一种基于遗传算法的小波神经网络的学习算法<”*>

摘要：

该文提出两个算法分别用于确定小波网络中的时移和尺度因子。这两类参数决定了网络对未知映射的逼近能力。首先根据样本数据在各维上的大致分布，提出了确定时移因子算法ＰＴＡ；其次，在时移因子确定的情形下，提出了另一算法ＥＳＡ以求解网络的尺度因子。基于ＰＴＡ和ＥＳＡ这两种算法，给出一个新的小波网络学习算法－－ＥＬＡ。最后将ＥＬＡ算法与最速下降法的仿真结果进行了比较。

关键词： 小波神经网络 遗传算法 小波分析 小波变换 最速下降法

作者: 吕晴 叶吴 王桂增

作者单位: 科学院自动化所模式识别国家重点实验室 大学自动化系

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届过程控制科学报告会

会议地点: 承德

会议语种:中文

页码: 369～373

在线出版日期: 1999-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）