研究论文一种基于优化小波神经网络的语音识别

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BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进B

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虹膜识别被认为是目前最准确可靠的生物特征识别方法。提出了一种新的基于小波过零检测的虹膜识别算法，通过对分离的虹膜纹理采用小波变换来实现特征提取，最后通过Hamming距离完成模式匹配。实验结果表明，该

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为了改善小波神经网络（WNN）进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法（QPSO）搜索后期的早熟收敛缺陷，提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度，改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从

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