【摘 要】
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小波神经网络（WNN）具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法（ABC）具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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住房城乡建设部科学技术项目计划（No.2016-R2-045）, 陕西省教育厅专项基金（No.2013JK1081）, 陕西省科学技术研究发展计划项目（No.CXY1122（2））, 陕西省自然科学基金青年基金（No.2013JQ8003）
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小波神经网络（WNN）具有高度的非线性映射功能及强大的自适应能力,但是WNN算法存在易陷入局部极小值,收敛速度慢。而人工蜂群算法（ABC）具有很强的全局搜索能力及较快的收敛速度。两者优势互补,已结合应用于语音识别中。本文对ABC算法做出改进,在采蜜蜂和观察蜂阶段各提出一个新的解搜索方程,采取自适应的双搜索方式（Adaptive Double Search）求解,从而提高算法的收敛速度和收敛精度。并将其和WNN算法进行结合,组成一种训练神经网络的新算法ADSABC-WNN,该算法既能克服WNN算法的缺点,又
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