小波神经网络学习程序

最新推荐文章于 2025-03-09 05:15:00 发布

技术小咖龙

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分类专栏：算法处理数学建模方法馆数学建模基础 BP神经网络的MATLAB学习文章标签：小波神经网络 MATLAB

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dyq1995/article/details/86571072

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这篇博客详细介绍了在MATLAB中实现小波神经网络的步骤，包括使用Mexihat函数、三层网络结构、初始化参数、应用BP算法及动量因子，并展示了网络在2500次训练后误差稳定的效果，强调了训练次数和神经元数量的选择对网络性能的影响。

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下面来介绍一下MATLAB中的小波神经网络算法的实现过程：

1、用Mexihat函数作为样本输入和输出；

2、数据采用逐个处理，三层网络拓扑结构；

3、赋予网络学习速率和动量因子初始值；

4、初始化输出层和隐层的连接权wjh和隐层和输出层的连接权；

5、初始化小波参数、初始化权系数、阈值初始化;

6、求解小波网络运用BP算法，各参数每次学习的调整量；

7、引入动量因子aerfa，加快收敛速度和阻碍陷入局部极小值；

8、保存每次的误差；

下面是具体的实现方法：

首先在MATLAB的主界面编辑器中写入下列代码：

function main()
clc;clear all;close all;
%用Mexihat函数作为样本输入和输出
x=0:0.03:3; %样本输入值
c=2/(sqrt(3).*pi.^(1/4));
d=1/sqrt(2);
u=x/2-1;
targ=d.*c.*exp(-u.^2/2).*(1-u.^2);  % 目标函数的样本输出值
eta=0.02;aerfa=0.735; %赋予网络学习速率和动量因子初始值
%初始化输出层和隐层的连接权wjh和隐层和输出层的连接权.
%假设小波函数节点数为H,样本数为P,输出节点数为J,输入节点数为I.
H=15;P=2;I=length(x);J=length(targ);
b=rand(H,1);a=rand(H,1); %初始化小波参数
whi=rand(I,H);wjh=rand(H,J); %初始化权系数；
b1=rand(H,1);b2=rand(J,1);%阈值初始化;
p=0;
Err_NetOut=[];%保存的误差࿱