用于大工业过程建模的新型小波神经网络结构

提出一种新的小波神经网络结构 ,旨在解决输入变量比较多、变量分先后次序起作用的一类问题。该网络结构类似于多层前向神经网络 ,不同的是将一部分输入节点移至隐层 ,输入变量不是由同一层输入 ,而是根据变量起作用的前后次序分别在网络的不同层输入 ,从而使网络的规模减小 ;同时 ,隐层神经元的激励函数是一维小波函数 ,避免了多元小波函数带来的维数灾难问题。因此 ,该神经网络是处理高维问题的有效工具 ,尤其适用于包含多道加工工序的大工业过程的建模。将该神经网络用于热连轧产品质量建模 ,并经过了实测数据拟合与检验。试验结果表明 ,提出的小波神经网络结构是可行的 ,而且有很好的应用前景。     

一种小波神经网络结构及其学习算法研究

基于仿射小波神经网络的逼近原理和结构设计问题 ,本文提出了一种新型小波神经网络结构 ,研究了其结构化设计方法和相应的学习算法 ,优化组合小波基元激励函数 ,实现了小波神经网络权系数的二次学习 ,避免了“维数灾”问题 ,改善了网络学习特性。计算机仿真结果表明 ,研究的小波神经网络结构及其学习算法简单有效 ,函数逼近更精确     

基于多分辨率学习的正交基小波神经网络设计

提出一种基于正交基函数的小波神经网络设计方法，采用多分辨率学习确定隐含层结构，并用收敛较快的阻尼最小二乘法训练权值．该方法可灵活调整隐含层结构，有效地克服神经网络中常见的过拟合和泛化能力差等问题．传真结果表明该方法具有逼近精度高，泛化能力好，网络结构冗余度小，参数优化收敛快等特点．     

基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制

根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。     

正交小波网络及其在经济预测中的应用

依据多分辨分析和正交小波分解理论,建立由正交小波函数和正交尺度函数共同作为神经网络的激励函数的正交小波网络,并充分利用二者互补的特性,给出正交小波网络的分层、递阶学习算法,这使得正交小波网络在逼近函数的过程中不存在局部最小的问题,而且可以建立网络结构与逼近精度之间的明确关系;建立了我国人口预测的正交小波网络模型并验证了模型的实际有效性.     

多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。     

基于HMM和小波网络模型的抗噪语音识别方法

提出一种隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)混合模型的抗噪语音识别方法。该方法首先利用HMM对语音信号进行时序建模，并计算出待识语音对HMM的输出概率评分，再将此概率评分作为小波神经网络的输入，获取分类识别信息，最后根据混合模型的识别算法作出识别决策。实验结果表明，在噪声环境下，由于HMM的强时序建模能力和小波神经网络的强模式分类能力，该混合模型比单纯HMM具有更强的噪声鲁棒性，明显改善了语音识别系统的性能。     

WRBF网络的设计及其在混沌时间序列中的应用

结合小波网络良好的时频特性和RBF网络良好的局部特性，设计小波径向基函数网络(WRBF)，该四层网络较三层小波网络和三层RBF网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射，完成对输入信息的压缩，第二隐层实现径向基函数的非线性计算，克服了RBF网络在处理多维样本时神经元的中心点和宽度难以确定及网络结果往往较复杂的弱点。为实现对网络结构和参数的同时优化，提出用二进制一复数混合编码的自适应进化规划，利用双倍体基因拓展染色体的信息量，加快算法的收敛速度，实现全局优化。在算法研究的基础上，利用WRBF网络对混沌时间序列进行预测，验证了方法的有效性。     

小波变换基神经网络故障诊断系统及其应用

针对油田抽油机井故障诊断方法较落后和故障信息采集不充分的问题，提出一种小波变换基神经网络故障诊断系统。它先对输入信号进行离散小波变换，把由Mallat算法得到的多尺度下的离散细节信号作为故障特征，之后将其输入到神经网络进行故障模式分类。为了进一步提高诊断的正确率，一方面对神经网络的结构进行优化，另一方面采用学习率自适应调整的共轭梯度法训练神经网络的权值。对某油田32口故障油井进行诊断，正确率在95％以上，这表明该方法的有效性。     

基于小波分析和SOM网络的交通事件检测算法

本文提出一种结合小波分析和SOM（自组织特征映射）神经网络的交通事件检测算法。论文首先利用小波分析检测交通流初始信号的奇异性．然后将小波系数作为SOM网络的输入．对信号奇异点进行分类,再根据分类标准判断交通流状态，并运用Matlab进行了仿真分析。结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测，具有潜在的应用价值。