小波神经网络用于非线性函数逼近的研究 |
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引用本文: | 王泰华,余发山. 小波神经网络用于非线性函数逼近的研究[J]. 河南理工大学学报(自然科学版), 2003, 22(2): 129-132 |
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作者姓名: | 王泰华 余发山 |
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作者单位: | 焦作工学院,电气工程系,河南,焦作,454000 |
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摘 要: | 神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性,将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,可使该网络兼具神经网络和小波变换的优点.作者分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络.
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关 键 词: | 小波变换 神经网络 函数逼近 |
文章编号: | 1007-7332(2003)02-0129-04 |
修稿时间: | 2002-09-22 |
Wavelet neural networks in the research of approximating nonlinear functions |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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