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神经网络模型是一种非常有效的数据处理工具,但是存在结构确定困难的缺点。本文针对这种神经网络算法的主要缺点,提出了变结构神经网络模型,此模型针对神经网络的隐节点增加了决策变量,通过对此决策变量进行松弛,而采用BP梯度算法在确定神往网络结构的同时,确定网络参数。将此模型应用于电缆的状态监测过程中,因为电缆的状态监测是时序数据,针对不断变化的数据,本模型体现了较好的适应性。