| 非线性逼近的自适应小波神经网络方法 |
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| 引用本文： | 褚晓勇,徐晨.非线性逼近的自适应小波神经网络方法[J].工程数学学报,2003,20(2):23-29. |
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| 作者姓名： | 褚晓勇 徐晨 |
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| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学理学院,西安,710071
2. 深圳大学理学院,深圳,518060 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(59477004). |
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| 摘 要： | 利用小波空间中函数的多分辨率分解思想，构造了一种用于学习的小波网络模型。其中采用具有紧支撑集的尺度函数和小波函数作为激励函数，从理论上得到确定子网络隐层节点数目的依据，解决了传统学习网络隐层节点数难以确定的问题。模型包括初始的学习网络和在训练过程中不断并入的子网络。该模型通过自适应的并入新的子网络来不断提高学习精度，而对新子网络的训练不会影响到已训练成功的原网络的结构。实验也证明，这种网络不但可以精确的表示一般样本集的非线性关系，同样可以实现对混池时间序列的精确学习。
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| 关 键 词： | 自适应小波网络 非线性逼近 多分辨分析 小波网络模型 网络隐层节点数 |
| 文章编号： | 1005-3085(2003)02-0023-07 |
| 修稿时间： | 2000年11月16 |
Adaptive Wavelet Neural Network for Approaching Nonlinear Function |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | adaptive wavelet network nonlinear approaching multiresolution analysis |
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