连续小波过程神经元网络在非线性函数逼近的应用

刘金月; 祝宝玲

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建立基于BP网络的连续小波过程神经元网络模型,分析网络拓扑结构,给出学习算法.模型根据网络逼近函数特性,选取Morlet函数作为隐层结点激励函数,利用LMS算法训练网络权值、尺度因子和平移因子,输出层采用线性函数,使网络兼具过程神经元网络和小波变换优点.分剐用连续小波过程神经元网络和BP网络逼近同一非线性函数,仿真结果表明,小渡网络逼近精度明显优于BP网络.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2010年第3期|140-141,158|共3页
作者
刘金月; 祝宝玲;
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作者单位

东北石油大学,计算机与信息技术学院,大庆,163318;

吉林油田公司天然气地面工程建设项目经理部,松原,138000;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小波变换; 过程神经元网络; 函数逼近;

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