小波神经网络的基本原理,小波神经网络什么意思

什么是“小波神经网络”？能干什么用呀

小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。

它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。

它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。

“小波神经网络”的应用：1、在影像处理方面，可以用于影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。

它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。

包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。扩展资料：小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。

其中，焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来，人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。

小波神经网络具有以下特点：首先，小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性；其次，网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题；第三，有较强的函数学习能力和推广能力。

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小波神经网络的优势是什么？谢谢

小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高A8U神经网络。

总的而言，对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快，精度更高。

小波神经网络比一般神经网络的优势是什么？

想用小波神经网络Matlab编程，怎么学？一下子让我看程序我一点都看不懂啊。。。。

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你必须得了解神经网络吧，光那个训练函数及newff就够你琢磨半天的，然后在分析小波吧，如果没学过的肯定也得下下功夫了，其实就这两部分，建议单独各自找个例子代码运行一下，比较直观的学习我觉的是matlab学好的捷径，事在人为，没有什么好办法，只要你下那么一点点功夫，总比玩局dota要有成就感的多，放心这2部分的例子数不胜数，多看看没坏处的！

只是建议，还是那句事在人为，多学点没坏处！

小波分析与神经网络的结合就是小波网络吗

将小波分析与神经网络的结合是小波神经网络，有两种结合方式，即辅助式结合和嵌套式结合。辅助式结合是将小波分析作为神经网络的前置预处理手段，为神经网络提供输入特征向量，然后再用传统的神经网络进行处理。

嵌套式结合使用小波函数代替神经网络的隐层函数。

关于小波神经网络的平移因子和伸缩因子

平移因子b和伸缩因子a都是通过训练得到的，确定变化量的方法依然是误差反传算法。可参考附件中的《30个案例》的第23个案例——基于小波神经网络的短时交通流量时间序列预测。

小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。

总的而言，对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快，精度更高。

神经网络以及小波分析法在汽车发动机故障检修中有什么应用？

汽车是我们生活中常用的将交通工具，那么神经网络和小波分析法在汽车发动机故障检修中有什么应用呢？大家请看我接下来详细地讲解。一，小波分析在故障检修中的应用小波包分解与故障特征提取。

缸盖表面的振动信号由一系列瞬态响应信号组成，分别代表气缸的振动源响应信号:1为气缸的燃烧激励响应;2是排气阀打开时的节流阀冲击。

气门间隙异常时,振动信号的能量大于目前冲击力作用时,振动信号的主要组件目