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基于小波神经网络的光谱数据压缩与分类研究
被引：10
作者：
张永胜
郁可
机构：
[1] 武汉工业大学计算机科学系
[2] 武汉工业大学光纤中心
来源：
关键词：
小波神经网络，数据压缩，分类，红外光谱;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
文中介绍了一种基于小波分析而构造的神经网络模型——小波神经网络．利用它并适当选取网络结构和小波基，实现了对化学物质红外光谱数据的压缩表达和分类．实验表明，网络在大幅度压缩数据的同时能很好地恢复原始光谱、较准确地反映吸收峰的位置和强度．在分类方面它比其它网络具有更高的分辨率和特征提取能力．通过与ＢＰ网络的训练结果对比，小波神经网络具有自适应性强、收敛速度快及可屏蔽随机噪声等优点，特别适用于非平稳、非线性信号的分析研究．因此，小波神经网络在光谱处理方面有着较好的应用前景和优越性．
引用
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