本研究では、最適なネットワーク構造を自己選択する改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは、ニューラルネットワーク構造を、シグモイド関数型、ラジアルベース関数型、多項式型の中から自己選択する能力を備えている。中間層の数、各層のニューロンの個数、有益な入力変数などの構造パラメータを自己選択できる。応用されその有効性が確認された。ネットワーク構造が自己選択されるので、実際問題への応用が容易であることが示された。