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好文章,通过将小波理论运用到瓦斯涌出量的预测中,预测精度大大增强,对现实有重大的指导意义。
研究论文-一种基于优化小波神经网络的语音识别
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
基于BP神经网络PID控制的方法研究，孙广孟，，PID控制是一种经典的控制方法，它以结构简单，不依赖于被控对象的数学模型，抗干扰能力强等优点，成为了过程控制领域一种重要的方
基于BP神经网络的Webshell检测方法研究，赵彤彤，罗守山，Webshell是一种常见的基于Web服务的网页后门，攻击者通过将Webshell植入Web服务器来进行非法操作。为解决Webshell
针对煤矿风机振动信号非线性、非平稳特性,结合小波分析和神经网络技术,研究煤矿风机故障诊断方法。该方法运用小波包分解技术,提取风机信号各个频带的能量特征,构造特征向量作为BP神经网络的输入,并借助于La
针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题，提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）与BP神经网络组成。首先，通过训练
O 引 言 随着电子工业的发展,电子设备越来越复杂,其中的模拟器件和电路不可缺少。理论分析和实际应用表明,这些设备中的模拟电路比数字电路更容易发生故障。对这种设备的维护和保养十分复杂,需耗费大量的
基于Morlet小波神经网络的PID控制器参数整定研究，黄宜庆，王莉，小波神经网络不仅具备神经网络的非线性映射能力、自适应能力，而且还继承了小波函数的紧支性、波动性等优点。本文给出了一种基于
研究论文-辅助式小波神经网络的调制识别技术
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