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前馈神经网络中隐层神经元的个数与它的学习和泛化能力密切相关．通过广义逆矩阵算法解决最小二乘问题改进神经网络自构行学习算法，得到一种新的前馈神经网络删剪算法．将新算法用于已经训练好的大型网络，能删剪“冗余”的隐层神经元，得到一个最精简的神经网络．此精简的神经网络不需要重新训练仍能保持原有的性能，并且泛化能力很好．仿真实例说明此算法的有效性和可行性．