小波神经网络

资 源 简 介

小波神经网络

详 情 说 明

小波神经网络是一种结合了小波分析和传统神经网络优势的混合模型，在信号处理和非线性函数逼近领域表现出色。您提到的实现有几个关键特点值得探讨：

首先在隐含层采用了Morlet小波作为激活函数。Morlet小波具有明确的数学表达式和良好的时频局部特性，使其非常适合捕捉信号的局部特征。相比传统神经网络的Sigmoid或ReLU激活函数，小波基函数能更好地处理非平稳信号。

输出层使用Sigmoid函数是典型的设计选择，特别适用于分类问题或将输出限制在0-1范围的任务。Sigmoid的平滑特性有助于网络的梯度计算，而其非线性能力又赋予网络足够的表达能力。

这种网络结构的工作流程大致是：输入信号首先经过小波隐含层的变换，提取多尺度特征；然后这些特征通过Sigmoid输出层进行综合和决策。训练过程中需要特别关注小波参数的调整，包括尺度和平移因子，这对网络性能至关重要。

小波神经网络在故障诊断、金融预测等需要多分辨率分析的领域有独特优势。通过Morlet小波的多尺度分析能力，网络可以同时捕捉信号的宏观趋势和微观细节。