小波神经网络及其研究进展

小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,小波神经网络结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能,它有很好的逼近、容错能力.文章综述了小波神经网络的主要模型、算法和其它相关问题,最后展望了小波神经网络今后的研究方向.     

基于小波神经网络的邮件分类算法研究

小波神经网络模型是将小波理论和神经网络结合起来的一种模型.通过对邮件分类问题的分析,采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替传统的神经元激励函数的小波神经网络的方法,建立了相应的邮件分类的小波神经网络模型.该模型克服了传统BP神经网络参数不足、隐含层单元数目难以确定、收敛速度较慢等缺点.应用结果表明,该算法在邮件分类中能有效减少平均绝对误差,提高查准率,为邮件分类算法研究提供了一种新的方法.     

基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法,并应用电梯故障数据作为实例进行了验证.遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高.     

混沌时间序列的自适应正交小波神经网络预测

针对非线性混沌时间序列预测问题,提出一种基于正交小波神经网络的自适应预测算法.根据来自非线性序列模型的期望输入输出数据,利用小波框架理论建立初始的小波神经网络.采用正交化逐步选择方法对于初始小波神经网络进行结构优化,从而建立最精简的网络模型.同时引入在线学习算法在线修改网络权值和小波神经元的参数,从而提高模型的自适应能力和泛化能力.通过对时滞Mackey-Glass超时间序列和时变Lorenz混沌序列的预测,证明了算法的有效性.     

结合遗传算法和阻尼牛顿算法的小波神经网络入侵检测

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点,具有很强的非线性映射能力和自适应、自学习能力,特别适合于入侵检测系统.但小波神经网络的也有易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点.对此,本文引入遗传算法来优化产生小波神经网络的初始权值与阈值等,确定一个较好的搜索空间,从而克服小波神经网络易于陷入局部极小值的缺点;同时引入了阻尼牛顿算法,在遗传算法所确定了的搜索空间中对网络进行快速训练,解决传统小波神经网络收敛速度慢的问题,两者构成阻尼牛顿-遗传-小波神经网络.仿真结果表明该方法可行,使神经网络的逼近能力和泛化能力得到了显著提高.     

基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点.本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算.预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络.     

基于小波神经网络的建筑工程沉降变形预测

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、BP神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助MATLAB编程,建立了改进的BP神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的BP神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.     

GA-WNN网络在风电功率预测中的应用研究

利用遗传算法的全局优化能力和小波神经网络的高精度特性,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的风电功率预测方法,应用某风电场的58台风电机组的输出功率数据作为实例,验证了GAWNN模型的预测鲁棒性好,精度高,有效减小了预测误差.     

基于小波奇异性和神经网络的高压断路器机械故障诊断

将小波奇异性检测理论与模糊神经网络相结合应用到高压断路器机械故障诊断中,这是一种新的方法.实验结果表明,该方法较之小波奇异性检测有更好的效果,提高了诊断的准确性和精度.     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

基于小波分解的色噪声预测

研究色噪声的预测．将小波分析理论与神经网络建模预测基本原理相结合，提出了基于小波分解的神经网络预测方法．通过对年平均太阳黑子数典型统计模型的预测，验证了该方法的预测效果．将该预测方法用于色噪声的预测研究，通过改变对色噪声的采样速率，分析了色噪声预测的可能性和效果．研究结果表明，色噪声是可以预测的；对其预测的误差随采样率的提高而减小；基于小波分解的神经网络预测方法的预测精度优于线性神经网络预测方法．     

电力设备基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究

提出了一种基于小波神经网络非线性观测器的故障检测方法。它是将规范正交的小波函数作为基函数网络中的基函数,得到小波神经网络。通过小波的去噪和神经网络的自学习功能,获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判决,可提高故障检测的速度和准确率。对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明了该方法的有效性。     

基于贝叶斯神经网络的带钢厚度预测与控制

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量.     

基于小波神经网络的入侵检测系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的逼近能力，提出了一种基于小波神经网络的入侵检测方法．用小波变换代替普通神经网络的激励函数，能有效地提高网络样本训练的效率和速度，在仿真结果中体现出有很好的收敛速度和学习能力，比较适合用于入侵检测系统中．     

基于小波神经网络的燃气系统短期负荷预测

在燃气负荷预测中,由于日负荷的不稳定,仅以历史负荷为训练样本得到的人工神经网络难以满足日预测的精度要求。提出一种小波分析与BP神经网络相结合的预测方法。首先,将历史负荷序列进行小波分解成概貌序列和细节序列,并在此基础上利用概貌序列、细节序列,以及指数平滑和温度等多种因素训练BP神经网络,预测出未来燃气的日负荷。最后,对...     

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。     

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。     

神经网络辨识方法及其在轧钢控制中的应用

利用人工神经网络的辨识理论和方法,进行轧制过程数学模型参数的在线辨识与修正.首先对轧制压力模型和温度模型进行分析,得到适于应用神经网络进行辨识和修正的轧制模型函数形式,选择并比较最速下降、递推最小二乘及共轭梯度训练算法,实现了离线的和在线的仿真与应用.仿真结果表明,将人工神经网络应用于轧钢过程的轧制模型辨识可以大大提高模型预报精度.     

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。     

小波神经网络在人脸识别中的应用

人脸识别是一个涉及生理学、心理学、图像处理、计算机视觉、模式识别和数学等多个学科的前沿课题。小波神经网络是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种前馈性网络,避免了BP网络等结构设计上的盲目性,网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,有较强的函数学习能力和推广能力。基于小波神经网络,文中提出了一种新的人脸识别算法。该算法利用小波多分辨特性和神经网络的鲁棒性和记忆性,同时结合了加速网络收敛速度的小波神经网络步长调整算法。实验证明该算法有高的检测率和有效性。