小波神经网络的参数初始化研究

• 作者: 叶邦彦 彭永红 赵学智 邹春华 陈统坚
• 来源期刊: 华南理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 参数初始化 小波时频参数 学习样本
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 77-79,84
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72|TP274.3
• 字数: 2065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-565X.2003.02.017

摘要

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,甚至不收敛.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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈统坚	华南理工大学机械工程学院	79	1440	20.0	36.0
2	赵学智	华南理工大学机械工程学院	106	1585	21.0	37.0
3	叶邦彦	华南理工大学机械工程学院	217	2474	25.0	40.0
4	彭永红	华南理工大学机械工程学院	17	332	8.0	17.0