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搜索资源列表

  1. 小波神经网络

  2. 这是一个小波神经网络得程序，大家请多批评知道呀

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-01-04
    • 文件大小：7168
    • 提供者：xiaotangshan

  1. 混沌背景下基于小波神经网络的弱信号检测

  2. 依据Takens嵌入定理提出了一种基于小波神经网络(WNN)的强混沌背景中微弱信 号的检测方法。该方法利用混沌系统的单变量值对混沌背景重构相空间,采用小波神经网络所具 有的强大的学习能力和非线性处理能力建立了混沌背景噪声的一步预测模型,使其与混沌背景噪 声具有相同的基本动力学特征,并通过设定合适的预测误差门限来检测掩埋在混沌背景中的有用 微弱信号。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-05
    • 文件大小：457728
    • 提供者：ruler1

  1. 小波神经网路MATLAB 程序

  2. 小波神经网路 MATLAB程序 小波神经网路 MATLAB程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-29
    • 文件大小：3072
    • 提供者：liwei0517

  1. 小波神经网络预测程序

  2. 小波神经网络预测程序 所需要的公式 数据里面都有 在2009a 调试过可以用的

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：shwsj

  1. 在matlab中小波神经网络源程序

  2. 关于小波神经网络的程序 matlab实现 欢迎大家讨论

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：RaulSilva

  1. 小波 神经网络

  2. 神经网络在处理心电信号的应用，本文是别人研究生毕业论文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：kefugo

  1. 小波神经网络

  2. 小波神经网络实现过程，可用来做时间序列的预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-07
    • 文件大小：4096
    • 提供者：whoisgerrard

  1. 小波神经网络参数初始化函数

  2. 小波神经网络参数初始化函数，根据小波分析理论初始化小波神经网络的参数，大大提高小波神经网络的收敛速度。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-11-06
    • 文件大小：1024
    • 提供者：yeshansi

  1. 小波神经网络程序

  2. 自己编写的小波神经网络源程序，已经在matlab7.0中经过测试

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-11
    • 文件大小：875
    • 提供者：mingcan0722

  1. 小波神经网络算法的流域日径流预报模型

  2. 小波神经网络算法的流域日径流预报模型 BP神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-25
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u010832317

  1. 新颖的小波神经网络算法通过光体积描记法连续，无创地估算血压

  2. 新颖的小波神经网络算法通过光体积描记法连续，无创地估算血压

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38747818

  1. 小波神经网络预测代码.zip

  2. 小波神经网络预测代码.zip

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：15360
    • 提供者：re_cha

  1. 基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模

  2. 随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38656142

  1. 基于小波神经网络的工业以太网延时预测控制

  2. 基于小波神经网络的工业以太网延时预测控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38613173

  1. 基于小波神经网络的氧气顶回转炉口火焰温度多光谱测量

  2. 氧气顶回转炉(BOF)口火焰温度的分布是对炉内钢水温度和成分含量判定的一项重要依据。通过对炉口350~1100 nm光谱数据的分析，炉口火焰光谱为“带状”辐射重叠在连续的或“黑体”辐射上，在可见光波段有明显的辐射能力。以在南京钢铁公司炼钢炉前在线采集的400炉光谱数据为研究对象，应用小波分析和神经网络的两大类模型交叉结合的方式对炉口火焰温度进行建模预测，并对预测结果做出分析。结果表明，紧致型小波神经网络在预测中取得更佳的效果，基于多光谱测温理论的小波神经网络预测的结果与副枪测量的温度误差能够在理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38530415

  1. 小波神经网络在脱靶量估计中的应用研究

  2. 提出了一种利用小波神经网络预测的武器试验脱靶量估计方法。以外测GPS测量弹道跟踪数据为基准，建立小波神经网络模型，并将遥测惯导数据比对结果作为输入，预测过靶时刻弹道数据，并对脱靶量进行估计。该方法相对于常值和线性误差模型脱靶量估计方法具有更高的精度和泛化性能，利用试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：593920
    • 提供者：weixin_38656297

  1. 基于小波神经网络的非线性噪声对消

  2. 利用小波神经网络作为噪声对消滤波器，实现了参考噪声与干扰噪声呈非线性相关条件下的噪声对消。在参考噪声与干扰噪声非线性相关时，传统的横向滤波器效果不理想，利用小波神经网络的非线性特性，可更好的解决非线性噪声条件下的噪声对消问题。计算机仿真结果证明，小波神经网络噪声对消在非线性噪声条件可有效提高信噪比增益。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：708608
    • 提供者：weixin_38654220

  1. 基于遗传小波神经网络的海杂波预测

  2. 根据相空间重构理论，提出了一种基于遗传小波神经网络(GA-WNN)的混沌时间序列预测方法。根据takens理论，计算出相空间重构所需延迟时间和嵌入维数。采用小波神经网络的构造和算法，将遗传算法用于网络参数优化，为混沌时间序列预测提供可靠依据。为验证模型的可靠性，使用IPIX雷达数据进行多步预测，仿真结果表明这个确定性的模型可以根据海杂波已知数据预测未来值的变化。与传统神经网络预测相比，遗传小波神经网络预测方法的拟合精度和预测精度更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38654415

  1. 基于小波神经网络的软件错误定位研究

  2. 结合小波理论与神经网络实验设计理论，提出了一种小波神经网络的软件错误定位方法。根据对软件运行时信息的收集与分析，通过小波神经网络计算出每条语句的可疑度值，根据可疑度的值按照由大到小的顺序逐条检测程序中的可疑语句来进行错误定位。在实验过程中，选用Siemens Suite套件中132个预先植入错误的程序进行实验，结果表明，基于小波神经网络的软件错误定位方法具有较好的错误定位效果，能过对软件调试工作起到较大的帮助作用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：865280
    • 提供者：weixin_38738272

  1. 小波神经网络逼近能力的研究

  2. 理论 定理2.1\quad设φ(x)\varphi(x)φ(x)是一有界小波函数,f(x)∈L2(R)f(x) \in L^2(R)f(x)∈L2(R)为定义在RnR^nRn中的连续函数,则对任意ϵ>0\epsilon >0ϵ>0存在一个正整数J,使得 ∣∣f(x)−∑kφJ,k(x)∣∣<ϵ\qquad\qquad||f(x)-\sum_k\varphi_{J,k}(x)||<\epsilon∣∣f(x)−∑k​φJ,k​(x)∣∣<ϵ 对一切x∈Rnx \

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38621250
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