缺点：霍普菲尔德神经网络只适用于离散问题，无法处理连续问题。神经网络的容量有限，处理能力有限。当神经元数量较多时，网络的收敛速度会变得很慢，且易陷入局部最优解。神经网络训练的稳定性存在问题。如果模型参数不恰当或训练数据不足，则可能会导致模型过拟合或欠拟合的问题。总之，霍普菲尔德神经网络算法...