一种结构自适应神经网络及其训练方法

针对神经网络建模效果对网络结构、训练方法过于敏感的缺陷,提出一种结构自适应神经网络模型及其训练方法.模型具有双网结构并以“提前终止法”训练,一定程度上降低了建模效果对网络结构的敏感性;模型结构根据建模数据的噪声方差、模型当前误差等信息自适应调整,进一步提高了模型的建模效果,同时具有较高的时间效率.仿真结果表明,该方法弥补了提前终止等传统方法的部分不足,具有较好的效果.