一种新的快速小波网络学习算法

• 作者: 徐桂云 王恩元 耿道华
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 小波网络 梯度下降 卡尔曼滤波 反向传播算法
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 问题探讨
• 页码范围: 81-83
• 页数: 3页
• 分类号: TB115
• 字数: 1990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0794.2006.09.034

摘要

针对小波网络学习算法具有训练时间长、收敛缓慢,以及训练时频繁调整隐含层与输出结点之间的权重,难以确定合适的步长等缺点,提出了一种把梯度下降方法和Kalman方法有机结合的快速学习算法.该算法使用梯度下降方法调整尺度和平移系数,用Kalman方法调整权重,以动态非线性系统和混沌系统为实例做了仿真,并与其它方法做了比较.结果表明该算法能够对动态非线性系统的输入输出快速学习和建模,优于其它小波网络的学习算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐桂云		82	290	9.0	14.0
2	王恩元		177	4522	35.0	62.0