基于模型输出敏感度分析的动态神经网络结构设计

摘要

神经网络的性能由其训练算法和拓扑结构共同确定.为了解决设计网络结构的动态调整问题,论文给出了一种神经网络结构动态设计方法.以隐含层神经元输出的贡献对模型输出敏感度进行分析,从而调整神经网络结构,对贡献太小的神经元予以删除,对贡献值太大的神经元利用最邻近法在其附近插入新的神经元.通过对非线性函数进行逼近和对非线性系统关键参数进行预测证明了该方法的有效性.