小波網(wǎng)絡的參數(shù)初始化方法分析.pdf

1、小波神經(jīng)網(wǎng)絡（WNN，簡稱小波網(wǎng)絡）是近年來新興的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN，神經(jīng)網(wǎng)絡）方法，它結(jié)合了小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡各自的優(yōu)點，在一些領域取得了巨大的成功。但小波網(wǎng)絡起步較晚，到目前為止還沒有形成一套成熟的理論框架，也沒有人將現(xiàn)有的小波網(wǎng)絡進行系統(tǒng)性的歸納。鑒于此，本文將現(xiàn)有的一些小波網(wǎng)絡進行大致的歸納，得出了小波網(wǎng)絡的一般流程，并對每一流程中的一些方法或取法進行簡單的介紹。本文的研究重點是對參數(shù)初始化方法的比較和改進。主要工作有:<

2、br>　　對現(xiàn)有的參數(shù)初始化方法進行詳細的介紹和分析，列出其具體步驟，并通過數(shù)值實驗分析各自優(yōu)劣性。而后針對先前分析出的優(yōu)劣性，并結(jié)合Gram-Schmidt過程，提出了 OBE方法和SORBS方法，并給出了具體步驟。最后通過數(shù)值試驗將新提出的OBE方法和SORBS方法與現(xiàn)有的RBS方法、SSO方法、SBE方法進行初始化效果和學習效率的比較，最后得出新提出的OBE方法雖然在初始化效果上不如SBE方法，但在學習效率勝過它;新提出的SORB