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小波神经网络研究进展及展望

被引：36
作者：
陈哲
冯天瑾
机构：
[1] 青岛海洋大学电子工程系!青岛
[2] 不详
来源：
青岛海洋大学学报(自然科学版) | 1999年 / 04期
关键词：
神经网络; 小波分析; 小波神经网络;
D O I：
10.16441/j.cnki.hdxb.1999.04.024
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要：
关于小波分析与人工神经网络结合的研究，近些年来已成为信号处理学科的热点之一，已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文。小波变换具有良好的时频局部性质，神经网络则具有自学习功能和良好的容错能力，小波神经网络（ＷＮＮ）由于较好地结合了两者的优点而具有强大的优势。作者较系统地综述了小波神经网络的研究进展，讨论了小波神经网络的主要模型和算法，并就其存在的一些问题，应用与发展趋势进行了探讨
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页码：663 / 668
页数：6
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