节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上，提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除，使网络尺寸得到优化，这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中，通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较，充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题，应用自删除神经网络模型在该实例中，也取得了较好的识别效果。