基于小波神经网络的系统辨识方法

• 作者: 李介谷 汤笑笑
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 系统辨识 小波神经网络 函数逼近
• 年，卷（期）: 1998,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 277-281,288
• 页数: 6页
• 分类号: TP1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.1998.04.007

摘要

神经网络由于具有良好的自学习和自适应能力,在非线性黑箱建模或系统辨识中有着广泛的应用,这些辨识模型有:多层感知器、径向基函数网和反馈网络等等.文中提出了基于小波神经网络模型的系统辨识方法.由于小波变换或分解所表现的良好的时频局部化特性,以及多尺度的功能,我们用规范正交的小波函数作为基函数网络中的基函数,得到所谓的小波神经网络.通过计算机仿真证实了该方法的良好的辨识效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李介谷	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	24	446	9.0	21.0
2	汤笑笑	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	1	53	1.0	1.0