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基于Sanger算法的小波网络结构优化方法 被引量：1
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作者 刘守生 于盛林 丁勇 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第9期1438-1440,1456,共4页
为了解决离散小波神经网络(DWNN)节点过多、鲁棒性差的问题,基于主成份分析(PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络(EWNN),并利用Sanger算法对其结构进行了优化。该算法在引出了消冗变换后,可提取出多个主成份。仿... 为了解决离散小波神经网络(DWNN)节点过多、鲁棒性差的问题,基于主成份分析(PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络(EWNN),并利用Sanger算法对其结构进行了优化。该算法在引出了消冗变换后,可提取出多个主成份。仿真结果表明了EWNN的非线性逼近能力及稳定性都明显优于DWNN。 展开更多
关键词 算法 仿真结果 小波网络 鲁棒性 小波神经网络 非线性逼近 PCA 取出 干性 成份
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