文献类型：期刊文章

作　　者：王继成[1] 蔡义发[1] 吕维雪[1]

机构地区：[1]浙江大学生物医学工程研究所,杭州310027

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金

年　　份：1996

卷　　号：22

期　　号：1

起止页码：19-25

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX1992、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：神经网络已广泛应用于模式识别、优化计算等领域．但是，人们为了寻求某一问题的神经网络结构，往往采用穷举法，从而使得选择合适的神经网络结构随着问题规模的变大而变得越来越困难．本文根据神经元状态的变化导致人脑的空间结构和状态变化的研究，在神经网络中引入神经元的兴奋、抑制和突触修改机制、退化机制、死亡机制、自修复机制等，通过神经网络的学习，自动生成解决某一具体问题的合适的神经网络结构．实验结果表明，该方法是可行的、有效的，为神经网络结构的设计提供了一种新方法．

关 键 词：神经网络 网络结构 自适应理论

分 类 号：TP18]