基于粒子群算法的小波神经网络应用与研究

• 作者: 朱军平 林子晔 甄宗坤 郇小龙
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波神经网络 粒子群算法 收敛性 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 6-8,12
• 分类号: P258
• 字数: 2465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4097.2011.06.002

摘要

小波神经网络（WNN）结合了小波良好的时频局域化性质和传统神经网络自学习功能,因而使得小波网络具有较强的逼近和容错能力,并具有良好的收敛性和鲁棒性。然而其网络收敛速度慢、搜索成功率低及易陷入局部极小值等缺点使得传统的小波神经网络难以得到广泛应用。本文介绍一种基于粒子群（PSO）算法的小波神经网络,其通过利用种群间信息共享进行寻优,以获得结构化的神经网络,克服传统小波网络的诸多缺点,取得了良好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林子晔		3	6	2.0	2.0
2	甄宗坤	河海大学地球科学与工程学院	4	18	2.0	4.0
3	郇小龙		2	3	1.0	1.0
4	朱军平		4	3	1.0	1.0