小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

• 作者: 余发山 王泰华 葛云萍
• 来源期刊: 西南民族学院学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 神经网络 函数逼近
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-2843.2003.01.007

摘要

神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性.将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,使得该网络兼具神经网络和小波变换的优点.分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王泰华	焦作工学院电气系	3	18	2.0	3.0
2	葛云萍		2	16	2.0	2.0
3	余发山	焦作工学院电气系	24	156	7.0	12.0