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相似文献
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1.
小波神经网络用于非线性函数逼近的研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
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.  相似文献   

2.
基于遗传算法的小波神经网络研究及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的 为改进小波神经网络算法的缺陷.方法 当网络的输出层节点的输出值与1之差或输出层节点输出值小于等于设定的阚值,使用变系数法调整输出层的误差,然后再利用遗传算法优化小波网络的参数.结果 在齿轮箱故障诊断中,变系数法有效地防止了误差无法逆向传播下去,使网络失去学习能力.然而,通过遗传算法的全局优化搜索能力得到网络的最优参数,从而避免了网络陷入局部最小.结论 提出的基于遗传算法的小波神经网络即提高网络的诊断精度,又加快了其收敛速度.  相似文献   

3.
基于小波的支持向量机算法研究   总被引:15,自引:2,他引:15  
基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件,提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性,不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度,而且还适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而在提高支持向量机(SVM)泛化能力的同时,提高了辨识效果和减少了计算量.基于该核函数和正则化理论提出的最小二乘小波支持向量机用于非线性系统辨识,对SINC函数的逼近,该小波核得到的均方根误差不足高斯径向基核的1/12,对logistic混沌序列预测的均方根误差不超过8×10-6,同时实验表明,预测的长度对预测均方根误差没有显著影响,这表明小波核SVM具有更好的泛化能力.  相似文献   

4.
城市用水量非线性组合预测方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,能够有效提高预测精度,克服了线性组合预测方法适应性不强的问题.  相似文献   

5.
针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.  相似文献   

6.
利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,结合神经网络构造了一种多尺度正交小波网络模型,利用最小二乘法对网络参数进行确定,对非线性函数进行了逼近的仿真研究,与前向BP神经网络进行了仿真比较。结果表明,这种新的小波网络具有良好的函数逼近能力,收敛速度快且逼近精度高。  相似文献   

7.
在分析多小波神经网络盲均衡的基础上,提出了频率分集多小波神经网络盲均衡算法( FD -MWT -FNN),该算法利用多小波的特性,加快算法的收敛速度,采用具有对称特性的误差函数减小算法的均方误差,为了进一步提高算法的性能,引入频率分集技术克服多径衰落的影响。水声信道的仿真结果表明,该算法具有收敛速度快,稳态误差小的特点。  相似文献   

8.
新的组合激活函数BP网络模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
作者提出了一种新的BP神经网络模型,其隐层激活函数采用中心参数可调的Gaussian函数,输出层采用斜度可调的Sigmoid函数,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数,将Gaussian函数良好的局部性和Sigmoid函数良好的全局性相结合,提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明,与传统BP网络模型相比,新网络模型在学习能力和泛化推广能力方面都有明显提高。  相似文献   

9.
在小波变换轮廓术中,采用一维小波变换去解调变形结构条纹包含的物体面形分布时,小波处理所带来的误差分布同被测物体的面形分布及其变化率存在联系.为了减小小波变换轮廓术中相位提取的误差,从小波变换的相关实质出发,提出了利用神经网络的强大学习能力和函数逼近功能来校正相位.该方法以提取相位的一阶和二阶差分、小波尺度因子等相关计算量作为多层前馈型反向传播网络的输入,通过对复杂样本的训练,实现了输入与误差之间的非线性映射.计算机模拟和实验验证了用神经网络校正相位方法的有效性.  相似文献   

10.
为提高多层前向神经网络的学习速度和算法的稳定性,提出一种基于综合目标函数的改进学习算法.该算法在误差平方和目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,并利用综合目标函数训练网络的输出层权值,采用牛顿法推导出训练输出层权值的递推公式.辅助约束项隐含有对网络输出平滑性的约束,提高了学习算法的稳定性.利用该算法对不同非线性函数生成的样本数据的学习结果表明,新算法的收敛速度、精度均优于Karayiannis等人的二阶学习算法.  相似文献   

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