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。