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想用小波神经网络Matlab编程,怎么学?一下子让我看程序我一点都看不懂啊。。。。 。
你必须得了解神经网络吧,光那个训练函数及newff就够你琢磨半天的,然后在分析小波吧,如果没学过的肯定也得下下功夫了,其实就这两部分,建议单独各自找个例子代码运行一下,比较直观的学习我觉的是matlab学好的捷径,事在人为,没有什么好办法,只要你下那么一点点功夫,总比玩局dota要有成就感的多,放心这2部分的例子数不胜数,多看看没坏处的!
只是建议,还是那句事在人为,多学点没坏处!
谷歌人工智能写作项目:小发猫
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什么是“小波神经网络”?能干什么用呀 小波神经网络(Wavelet?Neural?Network,?WNN)是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络AI爱发猫。
它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。?即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid?函数,其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。
它避免了BP?神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,大大简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。
“小波神经网络”的应用:1、在影像处理方面,可以用于影像压缩、分类、识别与诊断,去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间,提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。
【神经网络|小波神经网络的基本原理,小波神经网络训练过程】它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。
包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。扩展资料:小波神经网络这方面的早期工作大约开始于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《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来,人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。
小波神经网络具有以下特点:首先,小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据,可避免BP?神经网络等结构设计上的盲目性;其次,网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题;第三,有较强的函数学习能力和推广能力。
小波神经网络的优势是什么?谢谢 小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;
其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。
总的而言,对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快,精度更高。
小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数 确定隐层节点数的方法为“试凑法”。隐含神经元的数目是非常重要的,它的选取结果直接影响到网络的性能好坏。
如果隐含层的神经元数量太少,网络就不能够很好的学习,即便可以学习,需要训练的次数也非常多,训练的精度也不高。
当隐含层神经元的数目在一个合理的范围内时,增加神经元的个数可以提高网络训练的精度,还可能会降低训练的次数。
但是,当超过这一范围后,如果继续增加神经元的数量,网络训练的时间又会增加,甚至还有可能引起其它的问题。
那么,究竟要选择多少个隐含层神经元才合适呢?遗憾的是,至今为止还没有理论规定该如何来确定网络隐含层的数目。所以,只能用尝试的方法来寻找最适宜的隐含层神经元数目。
本文采取的做法是:构建多个BP网络,它们除了隐含层神经元个数不同外,其它一切条件都相同,通过比较它们训练的循环次数和网络精度,找到最佳的神经元个数。小波神经网络的隐层设计原则也遵循这个方法。
也有一些经验公式,可以作为参考。
想训练小波神经网络 但是没有训练样本怎么办
关于小波神经网络的平移因子和伸缩因子 平移因子b和伸缩因子a都是通过训练得到的,确定变化量的方法依然是误差反传算法。可参考附件中的《30个案例》的第23个案例——基于小波神经网络的短时交通流量时间序列预测。
小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;
其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。
总的而言,对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快,精度更高。
会matlab的帮个忙吧,就是用小波神经网络预测,数据从数据库中读取,我是新手,没有办法给予奖励,非常感 5
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