到目前为止，人们提出了许多神经网络模型，其中应用最广泛的是前馈神经网络．早期前馈神经网络中只含有求和神经元，在处理复杂非线性问题时效率很低．后来，人们将求积神经元引入到前馈神经网络中，用以增加网络的非线性映射能力，提高网络的学习效率．这样的网络可以统称为高阶前馈神经网络．但是，如果只通过输入节点值的简单乘积构造求积神经元以增加网络的非线性映射能力，随着输入样本维数的增加，所需权值的数量呈指数阶增加，即出现“维数灾难”．Pi-Sigma神经网络是1991年Y．Shin提出的一种具有多项式乘积构造的求积神经元的高阶前馈神经网络．该网络既提高网络的非线性映射能力，又避免了“维数灾难”的出现．此后