一种广义小波神经网络的结构及其优化方法

摘要：

从理论上分析了小波神经网络节点过多及鲁棒性差的原因,基于主成份分析(PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络(EWNN)及其优化方法.仿真结果表明,用该方法设计的广义小波神经网络,其非线性逼近能力及稳定性都明显优于普通小波神经网络.

关键词：小波框架、主成份分析、广义小波神经网络

所属期刊栏目：20

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60234010;高等学校博士学科点专项科研项目2000028704;中国南方航空股份公司资助项目S9919305

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：125-128