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针对一般小波神经网络存在的学习时间长,网络预测精度低的问题,提出了对网络输入层权值初始值进行归一化处理的优化方法,改进了原有小波神经网络。将改进后的模型应用于某市轨道交通1号线珠江路站深基坑水平变形预
针对矿用通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,提出一种用动态适应布谷鸟搜索算法优化BP神经网络并进行故障诊断的方法。利用动态适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力,求解神经网络的最优初始参数;然后对BP神经网
内容推荐预测是作决策、规划之前的必不可少的重要环节,是科学决策、规划的重要前提。混沌时间序列预测是预测领域内的一个重要研究方向。基于小波和人工神经网络的混沌时间序列预测研究是近几年来的研究热点,受到了
该程序是小波神经网络程序,可以实现函数的逼近,同志们好好研究一下,应该会有用
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基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法
基于粒子群算法的小波神经网络,王乐,史健芳,小波神经网络常采用梯度下降法训练网络参数,但梯度下降法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。本文提出了用改进的粒子群算
本文采用了基于小波变换的数字图像增强方法,这种 算法利用小波变换获得图像多分辨率梯度信息,通过修改图像在不同分辨率尺度下的梯度信息系数,提高了图像的对比度。
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