自适应增长修剪算法提升前馈神经网络性能：BOD软测量应用

本文主要探讨了"前馈神经网络结构动态增长-修剪方法"这一主题，针对前馈神经网络在隐含层神经元数量调整方面的局限性，即它们无法在训练过程中实时改变神经元的数量，提出了一种创新的自适应增长修剪算法（AGP）。AGP通过结合神经元的增长和修剪策略，实现了神经网络结构的自适应调整，从而提升了神经网络的性能和学习能力。 AGP算法的核心思想是，在训练过程中，根据网络的学习情况动态地增加或减少隐含层的神经元，以适应不断变化的数据输入和任务需求。这种方法避免了固定结构可能导致的过拟合问题，提高了模型的泛化能力，使得前馈神经网络能够更好地处理复杂问题。具体应用到污水处理中的生化需氧量（BOD）软测量中，实验结果显示，相较于传统的自组织神经网络，AGP表现出更好的预测精度和更强的适应性。它能够有效地预测出水中的BOD含量，这对于实际环境监测和控制具有重要意义。 论文的研究不仅关注理论构建，还进行了仿真实验来验证其有效性。实验数据表明，AGP算法在BOD软测量任务中的表现优于同类方法，证明了其作为优化神经网络结构的有效工具。此外，该研究还遵循了严格的学术规范，包括使用中图分类号（TTP183）、文献标识码（A）和文章编号，符合国际期刊的标准格式。 总结来说，这篇2011年的论文提供了一种创新的神经网络结构调整策略，为自适应学习系统的设计提供了新的思路，并在实际工程应用中展现了其价值，尤其是在处理如污水处理这类需要精确预测的领域。通过AGP算法，神经网络的性能得到了显著提升，为未来的智能系统设计和优化奠定了坚实的基础。