动态神经网络的隐节点增删算法研究  

A METHOD OF DYNAMIC GROWING AND PRUNING THE HIDDEN LAYER NODES IN A FEEDFORWARD NEURAL NETWORK

作　　者：徐小文[1] 张雨浓[2] 毛宗源 

机构地区：[1]仲恺农业技术学院基础部,广州510225 [2]华南理工大字电子与信息学院,广州510641

出　　处：《仲恺农业技术学院学报》1998年第4期20-23,共4页Journal of Zhongkai Agrotechnical College

摘　　要：在前人关于动态结构神经网络研究的基础上，提出了一种综合性质的隐节点增删算法：由训练过程的均方差和误差衰减率来确定神经元的增删时刻，并采用矩阵分析的方法研究隐节点输出间的线性相关性，动态删除多余的隐节点，计算机仿真结果表明，采用该方法动态增删隐节点是有效的。Based on the convergence performance of the neural network and matrix theory(linear correlation),an horithm used in growing and pruning the hidden nods is proposed in this paper.The computer simulations have shown that the method is valid in the dynamic structure of BP neural network.

关 键 词：线性相关 动态神经 隐节点增删算法 计算机仿真实验 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]