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文檔簡介
1、小波神經網(wǎng)絡采用了小波理論,是將小波函數(shù)應用于人工神經網(wǎng)絡的前饋型神經網(wǎng)絡,也即一種優(yōu)化后的人工神經網(wǎng)絡。在分析過程中,將基于傅里葉分析的、高時頻特性、以及強多尺度分辨能力的小波基函數(shù),引入自組織、自學習、以及自適應的人工神經網(wǎng)絡,從而替換掉傳統(tǒng)的Sigmoid函數(shù),并根據(jù)神經網(wǎng)絡中的伸縮和平移因子得到具有更加優(yōu)越的逼近函數(shù)、更迅速收斂速度、更靈活容錯能力、以及更強自適應性的小波神經網(wǎng)絡。因此,在模式識別、信號分析、計算機控制應用等諸多
2、領域中,小波神經網(wǎng)絡具有廣泛的應用。
小波神經網(wǎng)絡常采用的粒子群算法,屬于仿生算法的一種,是通過對鳥類覓食活動的模仿而發(fā)展出的全局優(yōu)化的智能算法,通過隨機優(yōu)化的方式來實現(xiàn)其對種群的更新,是一種群體搜索算法。但是其會存在緩慢收斂,泛化性能差,計算穩(wěn)定性低,訓練時間長,可能陷入“早熟”等許多問題。因此對粒子群算法進行優(yōu)化。加入遺傳算法中的交叉操作;引入慣性因子的概念,并使其在迭代過程中逐漸減小;提出粒子的個體平均概念,代替粒子的個
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