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小波神經網絡理論知識詳解 小波神經網絡原理

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小波神經網絡理論知識詳解 小波神經網絡原理

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1、小波神經網絡（Wavelet?Neural?Network，?WNN）是在小波分析研究獲得突破的基礎上提出的一種人工神經網絡 。
2、它是基于小波分析理論以及小波變換所構造的一種分層的、多分辨率的新型人工神經網絡模型 。
3、?即用非線性小波基取代了通常的非線性Sigmoid?函數，其信號表述是通過將所選取的小波基進行線性疊加來表現的 。
4、它避免了BP?神經網絡結構設計的盲目性和局部最優等非線性優化問題，大大簡化了訓練，具有較強的函數學習能力和推廣能力及廣闊的應用前景 。
5、“小波神經網絡”的應用：在影像處理方面，可以用于影像壓縮、分類、識別與診斷，去污等 。
6、在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高解析度等 。
7、2、在信號分析中的應用也十分廣泛 。
8、它可以用于邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣偵測等 。
9、3、在工程技術等方面的應用 。
10、包括電腦視覺、電腦圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面 。
11、擴展資料：小波神經網絡這方面的早期工作大約開始于1992?年，主要研究者是Zhang?Q、Harold?H?S?和焦李成等 。
12、其中，焦李成在其代表作《神經網絡的應用與實現》中從理論上對小波神經網絡進行了較為詳細的論述 。
13、近年來，人們在小波神經網絡的理論和應用方面都開展了不少研究工作 。
14、小波神經網絡具有以下特點：首先，小波基元及整個網絡結構的確定有可靠的理論根據，可避免BP?神經網絡等結構設計上的盲目性；其次，網絡權系數線性分布和學習目標函數的凸性 ， 使網絡訓練過程從根本上避免了局部最優等非線性優化問題；第三，有較強的函數學習能力和推廣能力 。
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