改进的小波神经网络及应用

根据振动加工过程中的因素指标的关系和小渡函数的特点,确定小波神经网络的结构,并利用重心法对小波神经网络的初始值进行选取,通过实验表明,该方法是可行的,这为叠层材料振动钻削研究提供了新的方法.     

改进的小波神经网络及应用

根据振动加工过程中的因素指标的关系和小波函数的特点,确定小波神经网络的结构,并利 用重心法对小波神经网络的初始值进行选取,通过实验表明,该方法是可行的,这为叠层材料振动钻削 研究提供了新的方法。     

Legendre小波神经网络

在BP神经网络的基础上，结合Legendre小波构造了Legendre小波神经网络。由于Legenure小波在区间[0，1)上具有分段表达式并且为多项式的特点，因而构造的Legendre小波神经网络有结构简单、收敛速度快等优点。以神经网络的BP算法作为Lengendre小波神经网络的学习算法，用有6个Legenqdre小波基函数的Legendre小波神经网络对一个函数进行逼近分析，得到了较好的逼近效果。     

小波神经网络研究进展及展望

关于步波分析与人工神经网络结合的研究,近些年来已成为信号处理学科的热点之一,已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文。小波变换具有良好的时频局部性质,神经网络则有自学习功能和良好的容错能力,小波神经网络（ＷＮＮ）由于较好地结合了两者的优点而具有强大的优势。作者较系统地综述了小波神经网络的研究进展,讨论了小波神经网络的主要模型和算法,并就其存在的一些问题,应用与发展趋势进行了探讨。     

改进的小波神经网络模型在电力故障信号识别中的应用

研究了小波神经网络用于信号分类识别的模型结构,建立了非显式小波网络的学习算法,给出了一种改进的小波经网络模型,并把该模型应用于电力系统故障信号识别,提高了信号分类识别的精度。     

基于改进小波神经网络的大气质量评价模型

为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型。将该模型对井冈山区域2012年大气监测数据进行评价,实验结果表明:经过优化的小波神经网络模型的评价精度较高。最后与将该模型与其它评价方法相比,该模型还具有计算快速、评价客观、可靠性强、效率更高的特点。     

改进的小波神经网络及其Matlab仿真

针对小波神经网络存在的不足,对其结构进行改进：构造四层结构的小波网络,增加一层隐含层,并在这一层中将网络输入不同类型的参数进行分类综合.改进后的网络结构更具直观性和物理意义,且网络权值被大大精简,提高了网络的训练和收敛速度.     

基于天气类型及改进的小波神经网络的光伏发电短期预测

本文提出了一种基于天气类型和季节类型,以布谷鸟算法优化小波神经网络的光伏发电短期预测方法.首先,分析气象因子的特征,并利用皮尔逊相关系数计算气象因子与光伏发电之间的相关性,作为预测神经网络的输入向量;其次,为了避免小波网络的结构不稳定以及由于局部极小值容易陷入预测结果误差太大的问题,提出了利用布谷鸟算法优化小波神经网络...     

小波神经网络的参数初始化研究

随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加，甚至不收剑，为了加快网络的学习速度，本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型，小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法，学习实例结果表明，按照这一方法不但可以获得高几率的优秀初始参数，而且能大大加快小波网络的后续学习速度。     

基于小波神经网络的股票预测

通过将Morlet母小波基函数作为神经网络隐含层神经元的激励函数,构建了Morlet小波神经网络,对网络结构进行了隐含层节点的优化,对股票收盘价的变化进行仿真和预测,实验结果表明,Morlet小波神经网络具有较好的逼近非线性映射的能力,其泛化性能和预测能力较优.     

一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法

为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务。在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型。通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度。     

局部线性模型在小波神经网络中的应用

把一种局部线性模型应用于小波神经网络中,把网络隐层与输出层之间的直接连接权值用一种线性模型来代替以减少隐层节点数目.对带局部线性模型的小波神经网络与一般小波神经网络的性能进行比较,试验结果证明了带局部线性模型的小波神经网络的优越性.     

改进的RBF神经元网络及其应用

总结和改进了ＲＢＦ网络的结构和学习算法，并利用改进的ＲＢＦ网络对化工中的精馏塔系统进行建模研究，仿真可知效果较好．     

多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用

将神经网络总体平均误差作为目标函数,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量,通过设计变量合理排序与分配,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减,又能克服在目标点附近的振荡现象·编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序,给出神经网络合理结构选择的基本原理·通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别,表明所提出算法的有效性和实际应用价值·     

小波网络异步电机转速辨识器的设计

为实现无速度传感器异步电机控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采用混合编码的遗传算法优化网络的结构及网络初始权值,其次再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该方法具有良好辨识效果。     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

基于小波神经网络矿山安全的评价模型

煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值.     

子波神经网络在火灾探测中的应用

论述了用于信号识别的子波神经网络的结构和算法,并根据火灾传感器信号处理的特点,提出了将其用于火灾探测的方法,在子波神经网络中采用了子波函数和共轭梯度优化方法．实验表明,子波神经网络对火灾信号具有很好的学习和探测能力,与ＢＰ神经网络火灾探测方法相比,所提出的方法能够更快和更准确地探测各种标准实验火．     

小波包模糊聚类网络研究及应用

基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及ＭＡＸＮＥＴ聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络．该网络能够处理平稳和非平稳信号的不确定性问题,并且具有自适应、自组织聚类分析功能．最后举例说明了该网络在机械诊断实践中是一种行之有效的智能分类器．