BP算法学习的小波神经网络

资 源 简 介

BP算法学习的小波神经网络

详 情 说 明

小波神经网络是一种结合了小波分析和神经网络优势的混合模型，通过BP算法进行训练和优化。该网络的结构通常包括输入层、隐层和输出层，其中隐层采用框架小波函数作为激活函数，而输出层则使用Sigmoid激励函数以确保输出结果在合理范围内。

在训练过程中，传统的均方误差函数可能收敛较慢，因此采用“熵误差函数”来优化学习效率。熵误差函数不仅能够加速网络的训练速度，还可以在一定程度上改善网络的泛化能力。此外，小波函数的局部特性使得网络在处理非平稳信号或具有突变特征的数据时表现出色。

通过BP算法的反向传播机制，网络能够逐步调整隐层小波函数的参数（如平移因子和尺度因子）以及输出层的权重，从而适应不同的任务需求。这种结构尤其适用于信号处理、模式识别以及非线性函数逼近等领域。