神經網路具有并行計算，回轉窯分布式信息存儲、容錯能力強以及備子適應學習功能等一系列優點。正是由于這些優點，回轉窯神經網絡的研究受到廣泛的關注吸引了許多研究工作者的興趣，回轉窯模糊神經網絡一般看來說，神經網絡不適于表達基于規則的知識，因此在對神經網絡進行訓練時，由于不能很好地利用已有的經驗知識，常常只能將初始權值取為零或隨機數，從而增加了網絡的訓練時間或者陷入非要求的局部值。對于回轉窯的模糊神經網路這些應該說是神經網路的一個不足。
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