中国学术期刊网络出版总库
  关闭
非线性逼近的自适应小波神经网络方法  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Adaptive Wavelet Neural Network for Approaching Nonlinear Function
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 褚晓勇; 徐晨;
【英文作者】 CHU Xiaoyong1; XU Chen2(1School of Science; Xidian University; Xi'an 710071; 2School of Science; Shenzhen Univeristy; Shenzhen 518060 );
【作者单位】 西安电子科技大学理学院; 深圳大学理学院 西安;
【文献出处】 工程数学学报 , Chinese Journal of Engineering Mathematics, 编辑部邮箱 2003年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 自适应小波网络; 非线性逼近; 多分辨分析;
【英文关键词】 adaptive wavelet network; nonlinear approaching; multiresolution analysis;
【摘要】 利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,构造了一种用于学习的小波网络模型。其中采用具有紧支撑集的尺度函数和小波函数作为激励函数,从理论上得到确定子网络隐层节点数目的依据,解决了传统学习网络隐层节点数难以确定的问题。模型包括初始的学习网络和在训练过程中不断并入的子网络。该模型通过自适应的并入新的子网络来不断提高学习精度,而对新子网络的训练不会影响到已训练成功的原网络的结构。实验也证明,这种网络不但可以精确的表示一般样本集的非线性关系,同样可以实现对混沌时间序列的精确学习。
【英文摘要】 A new wavelet network model for learning is obtained according to the multiresolution analysis thought in the wavelet space. Some compactly supported scaling function and wavelets are adopted as the active function in the model, so that we can obtain theoretically two criteria to determine the number of the nodes in the hidden layer, hence the trouble in traditional network in determining the unmber can be avoided. This model consists of an inital network and some subnetworks which will be incorporated duri...
【基金】 国家自然科学基金(59477004).
【分类号】 TP183
【正文快照】 1 引 言给定训练本集的学习问题在许多领域,比如模式识别,统计数据分析,天文数据处理,信号处理,控制以及预测等,都是一项基础性的工作,因此精确快速的表示样本集内在的非线性关系为作进一步处理奠定了基础。近些年来发展起来的使用BP算法前向神经网络已证明可以逼近任意复杂?

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库 中国重要会议论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者,可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献,使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献,从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
  自动化技术、计算机技术
   自动化基础理论
    人工智能理论
     人工神经网络与计算
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有:中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有:清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有:各数据库编辑出版单位(见各库版权信息)
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证(京)字008号