自动剪枝
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基于自适应柔性拓扑的神经网络演化系统
本项目实现了一套具有结构自适应能力的柔性神经网络模型，旨在解决传统人工神经网络在面对非平稳数据和动态变化特征时拓扑结构难以最优化的核心痛点。该系统突破了固定层级结构的限制，通过引入神经元自动增量与减量机制，使网络能够在处理海量非线性数据时根据特征空间的复杂度自动扩展隐藏层宽度或压缩冗余节点。系统在运行过程中，利用神经元活性监控算法实时评估每个节点的贡献度，对于长期处于低激活状态或权重梯度贡献微弱的神经单元，系统会自动触发剪枝逻辑以降低计算开销；而当前网络无法满足拟合精度要求时，系统则会在误差梯度最大的方向自动分裂并生长出新的神经元节点。这种柔性演化过程结合了二阶导数信息与启发式搜索，确保模型在保持极高预测精度的同时，具备最优的参数效率。该系统广泛适用于高灵敏度柔性传感器信号解耦、工业设备剩余寿命动态预测、复杂电磁环境下信号实时分类检测以及算力受限的嵌入式边缘计算平台，展现出极强的环境自适应性和鲁棒性。
