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小波分析与神经网络

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小波神经 网络预测、神经网络优缺点、如何改进小波神经网络即加小波用小波 分析去除音频信号的噪声小波分析(小波)小波分析是 。

1、 小波包分解的应用研究现状小波packet decomposition transform的时频局部化能力优于小波 transform ， 使其在信号去噪、滤波、压缩、分析和非平稳机械振动信号的故障诊断、非平稳信号的特征提取和识别等方面有着重要的应用 。日前,小波包最优基的确定和选取是小波包分解变换研究中的几个关键技术(Zhangetal ., 1999).在遥感图像处理领域 ， 小波包分解主要用于遥感图像融合、压缩、特征提取等 。

滤波的方法是利用小波 packet变换来识别和确定信号中所包含的频率成分，从而滤除噪声或不必要的频率成分 ， 保留需要的信号，达到滤波的目的 。去噪是将信号变换为小波包，在最优小波包基下对小波包系数进行阈值化 ， 然后重构信号实现去噪 。小波包阈值去噪对高信噪比信号有效 。(2)特征提取是模式识别和分类的核心问题 。对于识别和分类 ， 关键是从模式中提取有效的分类特征 。

2、 小波 神经 网络预测,如何把数据加载进去,然后用下面的程序预测%训练数据归一化小波分析(小波)小波分析是数学中一个迅速发展的新领域，既有深刻的理论 ， 又有广泛的应用 。小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet于1974年首先提出的 。反演公式是通过物理直觉和信号处理的实际需要建立起来的，但当时并没有得到数学家的认可 。就像法国热工程师J.B.J .傅立叶在1807年提出了任何函数都可以展开成无穷多个三角函数级数的创新概念一样，并没有得到著名数学家J.L .拉格朗日、P.S .拉普拉斯和A.M .勒让德的认可 。

3、 小波 分析在层序地层划分中的应用1 。小波 分析引言20世纪80年代后期以来，一种在各行各业都有重要应用价值的著名数学理论和方法，在科技界得到了广泛的重视和采用 。被誉为“数学显微镜”--0/分析的主要功能和特点是具有多分辨率分析或多尺度分析的功能，能够将信号分解成各种尺度分量；它同时在时间(或空间)域和频率域具有强局部分析函数和局部分析性质 。它可以通过缩放和平移来自动聚焦信号的任何细节分析(侯尊泽 ， 1998) (1
【小波分析与神经网络】
4、 神经 网络优缺点,优点:(1)自学习功能 。比如在实现图像识别的时候，你只需要手动输入很多不同的图像模板和对应的要识别的结果-1 网络，网络，你就会通过自学习功能逐渐学会识别相似的图像 。自学习功能对于预测具有重要意义 。预计未来的人工神经-2/计算机将为人类提供经济预测、市场预测和效益预测 ， 应用前景十分广阔 。(2)具有联想记忆功能 。这种关联可以通过神经 网络的反馈来实现 。

寻找一个复杂问题的最优解往往需要大量的计算 。使用一个针对某个问题设计的反馈手册神经-2/充分发挥计算机的高速计算能力，可能很快就能找到最优解 。缺点:(1)最严重的问题是无法说明自己的推理过程和推理依据 。(2)无法向用户提出必要的问题，数据不足时，神经 网络无法工作 。(3)把所有问题的特征都变成数字，把所有的推理都变成数值计算，结果必然是信息的损失 。
5、如何改进 小波 神经 网络即增加 小波 神经 网络的输入层到输出层的连接 implicit 神经元素的个数非常重要，它的选择结果直接影响网络的性能 。如果隐层中神经的个数太少，网络就学不好，即使会，也需要大量的训练，训练精度不高 ， 当神经 element的隐层个数在合理范围内时，增加神经 element的个数可以提高网络 element的训练精度，还可能减少训练次数 。

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