【摘 要】
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小波神经网络具有良好的时频局域化性质和神经网络的自学习功能。它通过小波分解进行平移和伸缩变换后得到的级数，具有小波分解的一般逼近函数的性质，因此可以用来预报。小波神经网络引入了两个新的参变量即伸缩因子和平移因子，因此具有比小波分解更多的自由度，从而使其具有灵活有效的函数逼近能力和较强的容错能力。
【机 构】
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山东科技大学地球信息科学与工程学院，青岛,266510 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽宁阜
【出 处】
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中国测绘学会大地测量专业委员会2007年综合性学术年会
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小波神经网络具有良好的时频局域化性质和神经网络的自学习功能。它通过小波分解进行平移和伸缩变换后得到的级数，具有小波分解的一般逼近函数的性质，因此可以用来预报。小波神经网络引入了两个新的参变量即伸缩因子和平移因子，因此具有比小波分解更多的自由度，从而使其具有灵活有效的函数逼近能力和较强的容错能力。
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