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根据系统的输入为小波网络的建立给出不同分辨率小波节点的可选集合，再根据输入为每个小波节点建立小波节点输出向量，把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合，提出一种新的小波网络学习算法．该算法权衡网络的规模和精度两方面因素，自动地确定网络的节点数目，可以得到在ＢＩＣ准则下最优的小波神经网络．仿真结果表明，用本算法设计得到的小波神经网络具有较小的网络规模，同时还具有很好的推广性能 相似文献
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小波神经网络结构设计新算法 总被引：3，自引：0，他引：3
依据训练数据集,构造多分辨率的小波节点库,再根据输入给出小波节点的输出向量．在此基础上,把一种非线性动态系统模型结构确定和参数估计方法与小波网络相结合,提出一种新的小波网络学习算法．该算法权衡网络的规模和精度两方面因素,自动地确定网络的节点数目,可以得到在ＢＩＣ准则下最优的小波神经网络．仿真结果表明,用本算法设计得到的小波神经网络具有较小的网络规模,同时还具有很好的推广性能 相似文献
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