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神经网络具有强大的函数拟合能力,但是,训练的结果是‘黑盒子'.采用构造阶梯样本、计算陡峭指数的方法,将受训多层感知器或支撑向量机的输入输出变量关系以直观的形式(阶梯图)反映出来.与传统方法比较,这种新的相关性分析方法能更充分地揭示样本中输入与输出变量间的非线性关系.在烟草行业单料烟模拟感觉质量评估的应用中,仿真试验验证了该方法的有效性与实用性. 相似文献
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基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构 总被引:14,自引:1,他引:14
探讨了小波神经网络在混沌时间序列分析与相空间重构中的应用,通过混沌时间序列单步预测与多步预测的例子,比较了小波神经网络与MLP的逼近和收敛性能,对最近提出的一种多分辨率学习策略进行了改进,利用连续3次样条小和正交Daubechies小波代替Haar小波对时间序列做小波分解;用改进的学习算法训练网络并应用到混沌序列相空间重构中,实验结果表明,小波神经网络比MLP和ARMA模型具有更强大的逼近能力,因而十分适合应用于时间序列分析中;多分辨率学习算法可作为分析复杂混沌时间序列的一种重要工具。 相似文献
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小波分析与神经网络结合的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,小波与神经网络的结合是一个十分活跃的研究领域。本文综述了这一领域的研究进展和现状,从两者结合方式的不同将其分为辅助式及嵌套式两种结合方式,重点阐述了嵌套式的结合方式小波神经网络,并对其主要模型、算法和其它相关问题进行了论述。本文还讨论了小波网络的各种应用,从中可以看到它在函数逼近、信号分类、系统辨识、图像压缩等应用领域有极大的潜力,最后展望了今后的研究方向。 相似文献
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提出了一种基于小波分解和分形纹理特征计算的图象分割方法,首先考虑对图象进行小波变换,然后对不同通道的子图象提取纹理的分形特征和能量特征,最后用直方图阈值分割方法实现图象的分割,实验表明,该方法对模拟纹理图象以及多少谱遥感图象的分割都取得了满意的效果。 相似文献
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线性判别函数理论是线性分类器的分析基础,并不适合非线性分类器.本文把非线性激励函数视为隶属度函数,将非线性神经元及多层感知器分类行为的分析建筑在模糊集理论基础上,提出模糊线性判别函数与模糊判别边界、模糊分类等概念.并引出将隐层初始权向量均匀分布在权空间超球面上的初始化方法,明显提高了多层感知器的收敛性能.并提出了一种在多层感知器的类空间中构造最优超平面的简易新方法. 相似文献
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