小波神经网络的源代码：1。非线性函数的构造：一。

资 源 简 介

小波神经网络的源代码：1。非线性函数的构造：一。

详 情 说 明

小波神经网络是一种结合小波分析与神经网络优势的混合模型，主要用于解决复杂的非线性逼近问题。从提供的文件结构可以看出，该实现方案包含三个关键模块，分别对应不同的功能阶段。

首先在nninit_test.m文件中定义了核心的非线性函数构造模块。这部分负责构建小波神经网络的基础数学框架，通常会包含各种小波基函数的选择和初始化。常见的小波函数包括Morlet、Mexican hat等，它们能提供良好的时频局部化特性。

Wnn_test.m文件实现了直接使用小波神经网络进行非线性逼近的功能。这个模块会调用预先定义的小波函数，通过前向传播和反向传播算法来训练网络。与传统神经网络相比，小波神经网络使用小波函数作为激活函数，能更好地捕捉信号的局部特征。

最复杂的GA_Wnn_test.m文件引入了遗传算法优化。这个模块包含完整的遗传算法流程：初始化种群、适应度评估、选择、交叉和变异操作。通过遗传算法优化可以解决小波神经网络容易陷入局部最优的问题，同时自动调整网络结构和参数。该文件内部调用的子函数分别处理遗传算法的不同环节，形成完整的优化链条。

这种组合方法充分发挥了两种智能算法的优势：小波神经网络提供强大的函数逼近能力，而遗传算法则增强了全局搜索和参数优化能力。在实际应用中，这种混合策略特别适合于处理具有强非线性和不确定性的复杂系统建模问题。