小波神经网络模型的建立,小波神经网络模型matlab

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。

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。

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。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

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,精度更高好文案。

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。

小波神经网络比一般神经网络的优势是什么？

想训练小波神经网络但是没有训练样本怎么办

小波分析与神经网络的结合就是小波网络吗

将小波分析与神经网络的结合是小波神经网络，有两种结合方式，即辅助式结合和嵌套式结合。辅助式结合是将小波分析作为神经网络的前置预处理手段，为神经网络提供输入特征向量，然后再用传统的神经网络进行处理。

嵌套式结合使用小波函数代替神经网络的隐层函数。

MATLAB建模方法有哪些

首先，Matlab是一个工具，它不是一个方法。

其次，我给你推荐一本书《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》然后它的目录可以回答你的问题：第1章数学建模常规方法及其MATLAB实现1.1 MATLAB与数据文件的交互1.1.1 MATLAB与Excel的交互1.1.2 MATLAB与TXT交互1.1.3 MATLAB界面导入数据的方法1.2 数据拟合方法1.2.1 多项式拟合1.2.2 指定函数拟合1.2.3 曲线拟合工具箱1.3 数据拟合应用实例1.3.1 人口预测模型1.3.2 薄膜渗透率的测定1.4 数据的可视化1.4.1 地形地貌图形的绘制1.4.2 车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）1.5 层次分析法（AHP）1.5.1 层次分析法的应用场景1.5.2 AHPMATLAB程序设计第2章规划问题的MATLAB求解2.1 线性规划2.1.1 线性规划的实例与定义2.1.2 线性规划的MATLAB标准形式2.1.3 线性规划问题解的概念2.1.4 求解线性规划的MATLAB解法2.2 非线性规划2.2.1 非线性规划的实例与定义2.2.2 非线性规划的MATLAB解法2.2.3 二次规划2.3 整数规划2.3.1 整数规划的定义2.3.2 01整数规划2.3.3 随机取样计算法第3章数据建模及MATLAB实现3.1 云模型3.1.1 云模型基础知识3.1.2 云模型的MATLAB程序设计3.2 Logistic回归3.2.1 Logistic模型3.2.2 Logistic回归MATLAB程序设计3.3 主成分分析3.3.1 PCA基本思想3.3.2 PCA步骤3.3.3 主成分分析MATLAB程序设计3.4 支持向量机（SVM）3.4.1 SVM基本思想3.4.2 理论基础3.4.3 支持向量机MATLAB程序设计3.5 K均值（KMeans）3.5.1 KMeans原理、步骤和特点3.5.2 KMeans聚类MATLAB程序设计3.6 朴素贝叶斯判别法3.6.1 朴素贝叶斯判别模型3.6.2 朴素贝叶斯判别法MATLAB设计3.7 数据建模综合应用参考文献第4章灰色预测及其MATLAB实现4.1 灰色系统基本理论4.1.1 灰色关联度矩阵4.1.2 经典灰色模型GM（1,1）4.1.3 灰色Verhulst模型4.2 灰色系统的程序设计4.2.1 灰色关联度矩阵的程序设计4.2.2 GM（1,1）的程序设计4.2.3 灰色Verhulst模型的程序设计4.3 灰色预测的MATLAB程序4.3.1 典型程序结构4.3.2 灰色预测程序说明4.4 灰色预测应用实例4.4.1 实例一长江水质的预测（CUMCM2005A）4.4.2 实例二预测与会代表人数（CUMCM2009D）4.5 小结参考文献第5章遗传算法及其MATLAB实现5.1 遗传算法基本原理5.1.1 人工智能算法概述5.1.2 遗传算法生物学基础5.1.3 遗传算法的实现步骤5.1.4 遗传算法的拓展5.2 遗传算法的MATLAB程序设计5.2.1 程序设计流程及参数选取5.2.2 MATLAB遗传算法工具箱5.3 遗传算法应用案例5.3.1 案例一：无约束目标函数最大值遗传算法求解策略5.3.2 案例二：CUMCM中多约束非线性规划问题的求解5.3.3 案例三：BEATbx遗传算法工具箱的应用——电子商务中转化率影响因素研究参考文献第6章模拟退火算法及其MATLAB实现6.1 算法的基本理论6.1.1 算法概述6.1.2 基本思想6.1.3 其他一些参数的说明6.1.4 算法基本步骤6.1.5 几点说明6.2 算法的MATLAB实现6.2.1 算法设计步骤6.2.2 典型程序结构6.3 应用实例：背包问题的求解6.3.1 问题的描述6.3.2 问题的求解6.4 模拟退火程序包ASA简介6.4.1 ASA的优化实例6.4.2 ASA的编译6.4.3 MATLAB版ASA的安装与使用6.5 小结6.6 延伸阅读参考文献第7章人工神经网络及其MATLAB实现7.1 人工神经网络基本理论7.1.1 人工神经网络模型拓扑结构7.1.2 常用激励函数7.1.3 常见神经网络理论7.2 BP神经网络的结构设计7.2.1 鲨鱼嗅闻血腥味与BP神经网络训练7.2.2 透视神经网络的学习步骤7.2.3 BP神经网络的动态拟合过程7.3 RBF神经网络的结构设计7.3.1 梯度训练法RBF神经网络的结构设计7.3.2 RBF神经网络的性能7.4 应用实例7.4.1 基于MATLAB源程序公路运量预测7.4.2 基于MATLAB工具箱公路运量预测7.4.3 艾滋病治疗最佳停药时间的确定（CUMCM2006B）7.4.4 RBF神经网络预测新客户流失概率7.5 延伸阅读7.5.1 从金融分析中的小数定理谈神经网络的训练样本遴选规则7.5.2 小议BP神经网络的衍生机理参考文献第8章粒子群算法及其MATLAB实现8.1 PSO算法相关知识8.1.1 初识PSO算法8.1.2 PSO算法的基本理论8.1.3 PSO算法的约束优化8.1.4 PSO算法的优缺点8.2 PSO算法程序设计8.2.1 程序设计流程8.2.2 PSO算法的参数选取8.2.3 PSO算法MATLAB源程序范例8.3 应用案例：基于PSO算法和BP算法训练神经网络8.3.1 如何评价网络的性能8.3.2 BP算法能够搜索到极值的原理8.3.3 PSOBP神经网络的设计指导原则8.3.4 PSO算法优化神经网络结构8.3.5 PSOBP神经网络的实现参考文献第9章蚁群算法及其MATLAB实现9.1 蚁群算法原理9.1.1 蚁群算法基本思想9.1.2 蚁群算法数学模型9.1.3 蚁群算法流程9.2 蚁群算法的MATLAB实现9.2.1 实例背景9.2.2 算法设计步骤9.2.3 MATLAB程序实现9.2.4 程序执行结果与分析9.3 算法关键参数的设定9.3.1 参数设定的准则9.3.2 蚂蚁数量9.3.3 信息素因子9.3.4 启发函数因子9.3.5 信息素挥发因子9.3.6 信息素常数9.3.7 最大迭代次数9.3.8 组合参数设计策略9.4 应用实例：最佳旅游方案（苏北赛2011B）9.4.1 问题描述9.4.2 问题的求解和结果9.5 本章小结参考文献第10章小波分析及其MATLAB实现10.1 小波分析基本理论10.1.1 傅里叶变换的局限性10.1.2 伸缩平移和小波变换10.1.3 小波变换入门和多尺度分析10.1.4 小波窗函数自适应分析10.2 小波分析MATLAB程序设计10.2.1 小波分析工具箱函数指令10.2.2 小波分析程序设计综合案例10.3 小波分析应用案例10.3.1 案例一：融合拓扑结构的小波神经网络10.3.2 案例二：血管重建引出的图像数字水印参考文献第11章计算机虚拟及其MATLAB实现11.1 计算机虚拟基本知识11.1.1 从3G移动互联网协议WCDMA谈MATLAB虚拟11.1.2 计算机虚拟与数学建模11.1.3 数值模拟与经济效益博弈11.2 数值模拟MATLAB程序设计11.2.1 微分方程组模拟11.2.2 服从概率分布的随机模拟11.2.3 蒙特卡罗模拟11.3 动态仿真MATLAB程序设计11.3.1 MATLAB音频处理11.3.2 MATLAB常规动画实现11.4 应用案例：四维水质模型11.4.1 问题的提出11.4.2 问题的分析11.4.3 四维水质模型准备11.4.4 条件假设与符号约定11.4.5 四维水质模型的组建11.4.6 模型求解11.4.7 计算机模拟情境参考文献下篇真题演习第12章彩票中的数学（CUMCM2002B）12.1 问题的提出12.2 模型的建立12.2.1 模型假设与符号说明12.2.2 模型的准备12.2.3 模型的建立12.3 模型的求解12.3.1 求解的思路12.3.2 MATLAB程序12.3.3 程序结果12.4 技巧点评参考文献第13章露天矿卡车调度问题（CUMCM2003B）13.1 问题的提出13.2 基本假设与符号说明13.2.1 基本假设13.2.2 符号说明13.3 问题分析及模型准备13.4 原则①：数学模型（模型1）的建立与求解13.4.1 模型的建立13.4.2 模型求解13.5 原则②：数学模型（模型2）的建立与求解13.6 技巧点评参考文献第14章奥运会商圈规划问题（CUMCM2004A）14.1 问题的描述14.2 基本假设、名词约定及符号说明14.2.1 基本假设14.2.2 符号说明14.2.3 名词约定14.3 问题分析与模型准备14.3.1 基本思路14.3.2 基本数学表达式的构建14.4 设置MS网点数学模型的建立与求解14.4.1 模型建立14.4.2 模型求解14.5 设置MS网点理论体系的建立14.6 商区布局规划的数学模型14.6.1 模型建立14.6.2 模型求解14.7 模型的评价及使用说明14.7.1 模型的优点14.7.2 模型的缺点14.8 技巧点评参考文献第15章交巡警服务平台的设置与调度（CUMCM2011B）15.1 问题的提出15.2 问题的分析15.3 基本假设15.4 问题1模型的建立与求解15.4.1 交巡警服务平台管辖范围分配15.4.2 交巡警的调度15.4.3 最佳新增服务平台设置15.5 问题2模型的建立和求解15.5.1 全市服务平台的合理性分析问题的模型与求解15.5.2 搜捕嫌疑犯实例的模型与求解15.6 模型的评价与改进15.6.1 模型优点15.6.2 模型缺点15.7 技巧点评参考文献第16章葡萄酒的评价（CUMCM2012A）16.1 问题的提出16.2 基本假设16.3 问题①模型的建立和求解16.3.1 问题①的分析16.3.2 模型的建立和求解16.4 问题②模型的建立和求解16.4.1 问题②的基本假设和分析16.4.2 模型的建立和求解16.5 问题③模型的建立和求解16.5.1 问题③的分析16.5.2 模型的建立和求解16.6 问题④模型的建立和求解16.6.1 问题④的分析16.6.2 模型的建立和求解16.7 论文点评参考文献附件数学建模参赛经验一、如何准备数学建模竞赛二、数学建模队员应该如何学习MATLAB三、如何在数学建模竞赛中取得好成绩四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理五、一种非常实用的数学建模方法——目标建模法。