连续小波过程神经元网络在非线性函数逼近的应用

• 作者: 刘金月 祝宝玲
• 来源期刊: 长春理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 过程神经元网络 函数逼近
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 140-141,158
• 分类号: TP183
• 字数: 1392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9870.2010.03.039

摘要

建立基于BP网络的连续小波过程神经元网络模型,分析网络拓扑结构,给出学习算法.模型根据网络逼近函数特性,选取Morlet函数作为隐层结点激励函数,利用LMS算法训练网络权值、尺度因子和平移因子,输出层采用线性函数,使网络兼具过程神经元网络和小波变换优点.分剐用连续小波过程神经元网络和BP网络逼近同一非线性函数,仿真结果表明,小渡网络逼近精度明显优于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	刘金月	东北石油大学计算机与信息技术学院	13	22	2.0	4.0
2	祝宝玲	吉林油田公司天然气地面工程建设项目经理部	1	0	0.0	0.0