神经网络学习算法（neural newwork learning algorithm），工学-控制科学与工程-智能控制-智能控制-模糊控制-人工神经网络-神经网络学习算法，使神经网络在训练过程中不断调整网络的权值和阈值，从而使其输出端达到预定目标的算法。学习功能是神经网络的主要特征之一。长期以来，人们一直在探索模仿人类大脑与神经系统的学习机理，并将相关研究成果应用于神经网络参数的调节过程中。通过神经网络学习算法，可以使神经网络在训练过程中不断调整网络的权值和阈值，从而使其输出端达到预定目标。常见的神经网络学习算法包括：误差-修正学习、基于记忆的学习、Hebb学习、竞争学习和Boltzmann学习等。