基于神经元显著性的前馈神经网络结构自组织方法

摘要

本发明公开了一种基于神经元显著性的前馈神经网络结构自组织方法，涉及神经网络技术领域，针对传统前馈神经网络结构选取困难的问题，本发明提出的方法根据隐含层神经元的显著性大小动态调整神经网络的网络结构。实验结果表明：改进后的算法能够降低网络结构选取的盲目性，实现了网络结构的动态优化调整，提高了网络识别的精度。其在非线性系统辨识、数据分类和工程类缺陷类型识别上均具备较高的精度。