小波神經網絡的基本原理,小波神經網絡什麼意思

什麼是“小波神經網絡”？能幹什麼用呀

小波神經網絡（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究獲得突破的基礎上提出的一種人工神經網絡。

它是基于小波分析理論以及小波變換所構造的一種分層的、多分辨率的新型人工神經網絡模型。 即用非線性小波基取代了通常的非線性Sigmoid 函數，其信号表述是通過将所選取的小波基進行線性疊加來表現的。

它避免了BP 神經網絡結構設計的盲目性和局部最優等非線性優化問題，大大簡化了訓練，具有較強的函數學習能力和推廣能力及廣闊的應用前景。

“小波神經網絡”的應用：1、在影像處理方面，可以用于影像壓縮、分類、識别與診斷，去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高解析度等。2、在信号分析中的應用也十分廣泛。

它可以用于邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信号、求分形指數、信号的識别與診斷以及多尺度邊緣偵測等。3、在工程技術等方面的應用。

包括電腦視覺、電腦圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面。擴充資料：小波神經網絡這方面的早期工作大約開始于1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。

其中，焦李成在其代表作《神經網絡的應用與實作》中從理論上對小波神經網絡進行了較為詳細的論述。近年來，人們在小波神經網絡的理論和應用方面都開展了不少研究工作。

小波神經網絡具有以下特點：首先，小波基元及整個網絡結構的确定有可靠的理論根據，可避免BP 神經網絡等結構設計上的盲目性；其次，網絡權系數線性分布和學習目标函數的凸性，使網絡訓練過程從根本上避免了局部最優等非線性優化問題；第三，有較強的函數學習能力和推廣能力。

混沌時間序列的小波神經網絡預測方法及其優化研究怎麼樣

将曆史資料作為樣本訓練，最後用一組對應的樣本作為輸入，輸出自然是未來資料愛發貓 www.aifamao.com。神經網絡預測就是這麼做的。對商品價格變動的分析，可歸結為對影響市場供求關系的諸多因素的綜合分析。

傳統的統計經濟學方法因其固有的局限性，難以對價格變動做出。

小波神經網絡的優勢是什麼？謝謝

小波神經網絡相比于前向的神經網絡,它有明顯的優點:首先小波神經網絡的基元和整個結構是依據小波分析理論确定的,可以避免BP神經網絡等結構設計上的盲目性;其次小波神經網絡有更強的學習能力,精度更高。

總的而言，對同樣的學習任務,小波神經網絡結構更簡單,收斂速度更快，精度更高。

小波神經網絡比一般神經網絡的優勢是什麼？

第一代小波第二代小波第三代小波 分别指的是什麼?超小波是第三代小波嗎?

第一代小波也叫傳統小波，包括常見的haar小波，DB系類小波等，第二代小波也叫提升小波，是1995年提出的基于剖分，預測，更新方法建構小波。第三代小波也叫超小波，目前資料很少，主要在圖像處理方面在用。

小波分析是這個分析方法的名字，用到的是小波變換，這是一種類似于傅裡葉變換的方法，小波系數是信号經過小波變換後得到的模極大值。擴充資料：小波分析的應用是與小波分析的理論研究緊密地結合在一起地。

它已經在科技資訊産業領域取得了令人矚目的成就。電子資訊技術是六大高新技術中重要的一個領域，它的重要方面是圖像和信号處理。

現今，信号處理已經成為當代科學技術工作的重要部分，信号處理的目的就是：準确的分析、診斷、編碼壓縮和量化、快速傳遞或存儲、精确地重構（或恢複）。

從數學地角度來看，信号與圖像處理可以統一看作是信号處理（圖像可以看作是二維信号），在小波分析地許多分析的許多應用中，都可以歸結為信号處理問題。參考資料來源：百度百科-小波分析。

根據預測誤差修正小波神經網絡的權值和小波基函數的系數怎麼了解？

關于小波神經網絡的平移因子和伸縮因子

平移因子b和伸縮因子a都是通過訓練得到的，确定變化量的方法依然是誤差反傳算法。可參考附件中的《30個案例》的第23個案例——基于小波神經網絡的短時交通流量時間序列預測。

小波神經網絡相比于前向的神經網絡,它有明顯的優點:首先小波神經網絡的基元和整個結構是依據小波分析理論确定的,可以避免BP神經網絡等結構設計上的盲目性;其次小波神經網絡有更強的學習能力,精度更高。

總的而言，對同樣的學習任務,小波神經網絡結構更簡單,收斂速度更快，精度更高。