小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

来源 :西南民族学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:manking93
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神经网络具有良好的学习特性。而小波变换具有良好的时频局部化特性.将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,使得该网络兼具神经网络和小波变换的优点.分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络. Neural networks have good learning characteristics. The wavelet transform has good time-frequency localization characteristics, combining the two together to form a wavelet neural network. The hidden layer of the network adopts morlet wavelet function, and the output layer adopts a linear function, which makes the network have the advantages of both neural network and wavelet transform. The wavelet network and BP network are respectively used to approximate a nonlinear function. The results show that under the same error conditions, the convergence speed of the wavelet network is much faster than that of the general BP network.
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