1、我知道的目前一般的神经网络，尤其是前馈网络可以做的是两方面的问题：分类和函数拟合（包括预测）。当然，hopfield网络还具有联想记忆功能，可以做一些相关的事情。 2、我觉得神经网络还处于初期阶段，很多问题，尤其是规模大或者要求精度高的问题，还是解决不了的，不要总是怀疑自己是不是程序错了或者有什么问题之类的。（说实话，我觉得神经网络进入工程还有很长的路要走。做论文还可以，呵呵） 3、一般来说，前馈网络的样本都是要采取归一化的，原因是样本的数量级差太大的话会出现大样本吞吃小样本的现象，使得数量小的那一维样本不起作用。