【摘 要】
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提出一种新的小波神经网络结构，旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络，不同的是将一部分输入节点移至隐层，输入变量不是
【机 构】
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西安交通大学理学院,北京工业大学信号与信息处理研究室,西安交通大学系统工程研究所
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提出一种新的小波神经网络结构，旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络，不同的是将一部分输入节点移至隐层，输入变量不是由同一层输入，而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入，从而使网络的规模减小；同时，隐层神经元的激励函数是一维小波函数。避免了多元小波函数带来的维数灾难问题。因此，该神经网络是处理高维问题的有效工具，尤其适用于包含多道加工工序的大工业过程的建模。将该神经网络用于热连轧产品质量建模，并经过了实测数据拟合与检验。试验结果表明，提出的小波
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