小波神经网络是一种将小波分析与神经网络结合的方法

资 源 简 介

小波神经网络是一种将小波分析与神经网络结合的方法

详 情 说 明

小波神经网络是一种融合了小波分析与神经网络特性的混合模型，它通过将传统神经网络中的激励函数替换为小波函数来实现更强大的数据处理能力。这种结合方式能够充分利用小波变换在时频域分析上的优势，以及神经网络在模式识别和函数逼近方面的强大能力。

在传统神经网络中，常用的激励函数如Sigmoid或ReLU函数虽然简单有效，但在处理非平稳信号时存在局限性。小波神经网络则通过引入具有良好局部特性的小波函数作为激励函数，能够更好地捕捉信号的局部特征和时频特性。这种改进使得网络在处理具有瞬态特性或非平稳特性的信号时表现出色。

小波神经网络的核心思想是利用小波函数的伸缩和平移特性来构建网络的隐藏层。这使得网络能够自动适应不同尺度的信号特征，从而在信号处理、故障诊断、金融预测等领域展现出独特优势。相比传统神经网络，小波神经网络通常具有更快的收敛速度和更好的泛化能力。