提高BP小波神经网络收敛速度的研究

摘要：

介绍了小波神经网络对于一维数据进行有损压缩和特征提取的数学基础,重点讨论了BP小波神经网络收敛速度的改进方法,新的改进措施包括:1.优化选取初始网络参数和信号标度变换.2.适当改进常用的自适应调节学习率方法.3.利用差值逐步逼近技术对原始数据进行多次压缩.为了尽可能提高压缩比,在保证相对误差不变的情况下,还讨论了变结构的小波神经网络,能够自动删去贡献很小的隐层神经元,仿真计算表明,在满足相对误差要求时,这些新的改进方法能够获得较快的收敛速度和较高的压缩比.

关键词： 信号标度变换 自适应调节方法 差值逐步逼近算法 变结构BP小波神经网络 网络收敛速度

作者: 李金屏 何苗 杨波 刘明军

作者单位: 济南大学信息与控制工程系(济南) 济南大学信息计算中心(济南)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2001年中国智能自动化会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 734-741

在线出版日期: 2001-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）