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基于能量密度的小波神经网络
引用本文:丁宇新,沈雪勤.基于能量密度的小波神经网络[J].计算机学报,1997,20(9):832-838.
作者姓名:丁宇新  沈雪勤
作者单位:河北工业大学计算机科学系
摘    要:本文提出了基于能量密度构造单隐层前向小波网络用以逼近复杂非线性函数。在时频定位分析的基础上,引入了能量密度的概念,用其作为选择小波元的标准。在本文中给出了网络构造算法及相应的学习算法,并与其它小波网及BP网进行了比较。实验结果证明了该方法是可行的,且具有小波元数目相对较少、学习收敛速度快等特点,并就其在实际应用中应注意的问题提出了我们的观点。

关 键 词:神经网络  非线性函数  小波分析  函数逼近

WAVELET NEURAL NETWORK BASED ON ENERGY DENSITY
DING Yuxin, SHEN Xueqin.WAVELET NEURAL NETWORK BASED ON ENERGY DENSITY[J].Chinese Journal of Computers,1997,20(9):832-838.
Authors:DING Yuxin  SHEN Xueqin
Abstract:This paper proposes a new notion of wavelet network for approximating arbitrary nonlinear functions,introduces the conception of energy density which can be used as a standard to choose wavelet-neurons. The algorithms of network construction and learning are presented. It is proved that the number of wavelet-neurons is relatively small and the speed of learning is fast.
Keywords:Neural network  wavelet  approximating  nonlinear function    
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