【摘 要】
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小波变换由于具有良好的时频局部性而被用于图象、通信、雷达、地震、湍流分析等多种领域。而投影寻踪是一种新兴的统计方法，它具有降维特性，可以有效地解决“维数祸根”问题。
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小波变换由于具有良好的时频局部性而被用于图象、通信、雷达、地震、湍流分析等多种领域。而投影寻踪是一种新兴的统计方法，它具有降维特性，可以有效地解决“维数祸根”问题。本文结合两者优点，首次提出了一种新型的神经网络—投影寻踪小波神经网络，研究了该网络的数学模型、拓扑结构、学习机理、收敛速度。主要工作如下： (1) 建立了投影寻踪小波神经网络的数学模型、拓扑结构及非线性学习机理； (2) 证明了投影寻踪小波神经网络可以逼近非线性函数，并给出了其收敛速度； (3) 通过投影寻踪小波神经络对五种非线性函数的逼近和对太阳黑子、混沌时间序列的模拟预报以及投影寻踪小波学习网络在图象边缘检测中的应用，说明该网络具有很强的实用性。
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