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连续小波神经网络优化结构研究
  • 期刊名称：系统仿真学报
  • 时间：0
  • 作者或编辑：3448
  • 第一作者所属机构：北京理工大学
  • 页码：2001,第13卷增刊, 156-159
  • 语言：中文
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：北京理工大学自动控制系,北京 100081 北京理工大学自动控制系,北京 100081 北京理工大学自动控制系,北京 100081 北京理工大学自动控制系,北京 100081
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(69804001)
  • 相关项目：不确定非线性系统的神经网络辩识与控制研究
作者： 孙小点|任雪梅|陈杰|陶彩霞|
关键词： 遗传算法, 小波神经网络, 优化, 梯度法
中文摘要：

通过仿真实验发现凭经验选取小波神经网络隐层小波基,所得结构并不最优.为此,本文将遗传算法与小波神经网络结合起来进行研究.利用遗传算法来优化小波神经网络的结构,确定小波基的个数,采用BP算法来训练小波神经网络中的伸缩因子、平移因子和连接权值.仿真结果表明,该方法能准确搜索到最优结构,是切实可行的.

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