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基于粒子群算法的小波神经网络应用与研究
  • 论文名称:基于粒子群算法的小波神经网络应用与研究
  • 作者: 林子晔; 甄宗坤; 郇小龙; 朱军平;
  • 录入时间:2012-8-21
  • 文件大小:310 K
  • 解压密码:www.gissky.net
论文摘要
  • 小波神经网络(WNN)结合了小波良好的时频局域化性质和传统神经网络自学习功能,因而使得小波网络具有较强的逼近和容错能力,并具有良好的收敛性和鲁棒性。然而其网络收敛速度慢、搜索成功率低及易陷入局部极小值等缺点使得传统的小波神经网络难以得到广泛应用。本文介绍一种基于粒子群(PSO)算法的小波神经网络,其通过利用种群间信息共享进行寻优,以获得结构化的神经网络,克服传统小波网络的诸多缺点,取得了良好的效果。 更多还原


    【Abstract】 Wavelet Neural Network(WNN) combined with wavelet good time-frequency localization and self-learning function of the traditional neural network,thus wavelet network has strong approximation and fault tolerance,and have good convergence and robustness.Yet,which it has slow speed of network convergence and low success rate and it’s also easy to search into the local minimum value makes it difficult to be widely used.This paper introduces a kind algorithm of wavelet neural network based on particle... 更多还原

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