【摘 要】
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依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,这种小波网络结构类似多层感知器,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数.
【机 构】
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西安交通大学理学院,西安交通大学系统工程研究所
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依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,这种小波网络结构类似多层感知器,不同的是隐层神经元的激励函数为小波函数.分别对3种小波函数进行试验,利用多种优化算法训练神经网络,经比较,选择B-样条函数为激励函数,利用L-M算法较为理想,成功解决了32维输入的大型多辊热连轧机钢板材质量建模问题.经过8600组实测数据拟合和检验,测试结果表明,拟合命中率达82.3%,测试命中率达80.5%,表明了该方法的有效性.
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