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强调了激活函数在ANN设计中的重要性，提出一种基于构造性设计及GA的网络结构及神经元激活函数类型自动优化的ANN模型（constructived and GA based activation function，简称为CGBAF），并给出其一般形式和算法．本模型用于多层前向神经网络时，其网络结构及激活函数类型可自动优化，进而可大大提高ANN的泛化能力．通过例子验证了本方法的有效性，并进行了分析．