典型的小波神经网络(wavelet network)的源码

资 源 简 介

典型的小波神经网络(wavelet network)的源码

详 情 说 明

小波神经网络（Wavelet Network）是一种将小波分析与神经网络相结合的机器学习模型，在非线性函数逼近、信号处理和特征提取等领域具有独特优势。其核心思想是利用小波函数的局部化特性来提升网络对非平稳信号的建模能力。

典型的小波神经网络通常包含以下组件： 输入层：接收原始数据（如时间序列信号或高维特征），负责将数据传递至隐含层。 小波隐含层：核心部分，由多个小波神经元组成。每个神经元包含一个小波基函数（如Morlet、Mexican Hat等），通过平移和伸缩参数对输入数据进行多尺度分解。 输出层：线性或非线性组合隐含层的特征，生成最终预测结果。

实现时需注意以下技术点： 小波基函数的选择需匹配数据特性，例如Morlet小波适合振荡型信号。 参数初始化对小波尺度和平移因子敏感，通常采用随机初始化结合领域知识调整。 训练算法常采用梯度下降或混合优化策略（如结合反向传播与最小二乘法）。

小波神经网络的学术价值在于其多分辨率分析能力，能同时捕捉信号的全局趋势和局部细节，适用于金融预测、故障诊断等复杂场景。