采用基于误差反向传播的双权值神经网络学习算法，同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数，通过适当地调节这些参数，从而实现尽可能多种不同超曲面的特性。在对双权值网络进行训练时，通过对人物头像的分割，将该算法与带动量项BP算法进行了比较。最后将双权值神经网络成功地运用于车牌号码等图像的分割工作中，取得了良好的图像分割效果。