小波神经网络用于分类的基础源码

资 源 简 介

小波神经网络用于分类的基础源码

详 情 说 明

小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是一种结合了小波变换和人工神经网络的混合模型，常用于分类任务。它的核心思想是利用小波变换提取数据的多尺度特征，再通过神经网络进行模式识别。

### 网络结构 小波神经网络通常由输入层、小波隐含层和输出层组成。输入层接收原始数据，小波隐含层使用小波基函数进行特征变换，而输出层则完成最终的分类任务。小波基函数（如Morlet小波或Mexican Hat小波）的选择会影响网络的性能。

### 关键步骤 小波特征提取：输入数据经过小波变换，分解成不同尺度的分量，增强分类特征的表达能力。 神经网络训练：调整小波隐含层的权重和输出层的连接参数，通常采用梯度下降或反向传播算法优化。 分类决策：输出层使用Softmax或Sigmoid等激活函数，输出对应类别的概率分布。

### 优势与适用场景 小波神经网络擅长处理非平稳信号（如语音、图像、金融时间序列），因为它能自适应地捕捉数据的局部和全局特征。相比传统神经网络，它在处理高噪声数据时表现更稳健。