学术探索
学术期刊
学术作者
新闻热点
数据分析
智能评审
小波神经网络的参数初始化研究
被引:157
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
赵学智
邹春华
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
华南理工大学机械工程学院,广州(从化)亨龙机电制造实业有限公司,华南理工大学机械工程学院,华南理工大学机械工程学院,华南理工大学机械工程学院广东广州,广东从化,广东广州,广东广州,广东广州
邹春华
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈统坚
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
叶邦彦
彭永红
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
华南理工大学机械工程学院,广州(从化)亨龙机电制造实业有限公司,华南理工大学机械工程学院,华南理工大学机械工程学院,华南理工大学机械工程学院广东广州,广东从化,广东广州,广东广州,广东广州
彭永红
机构
:
[1]
华南理工大学机械工程学院,广州(从化)亨龙机电制造实业有限公司,华南理工大学机械工程学院,华南理工大学机械工程学院,华南理工大学机械工程学院广东广州,广东从化,广东广州,广东广州,广东广州
来源
:
华南理工大学学报(自然科学版)
|
2003年
/ 02期
基金
:
广东省自然科学基金;
关键词
:
小波神经网络;
参数初始化;
小波时频参数;
学习样本;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加,甚至不收敛.为了加快网络的学习速度,本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法.学习实例结果表明,按照这一方法不但可以获得高几率的优秀初始参数,而且能大大加快小波网络的后续学习速度.
引用
收藏
页码:77 / 79+84 +84
页数:4
相关论文
未找到相关数据
未找到相关数据