重庆大学学报(自然科学版)
重慶大學學報(自然科學版)
중경대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2003年
8期
48-51
,共4页
Legendre小波%神经网络%BP算法%Legendre小波神经网络
Legendre小波%神經網絡%BP算法%Legendre小波神經網絡
Legendre소파%신경망락%BP산법%Legendre소파신경망락
在BP神经网络的基础上,结合Legendre小波构造了Legendre小波神经网络.由于Legendre小波在区间[0,1)上具有分段表达式并且为多项式的特点,因而构造的Legendre小波神经网络有结构简单、收敛速度快等优点.以神经网络的BP算法作为Lengendre小波神经网络的学习算法,用有6个Legendre小波基函数的Legendre小波神经网络对一个函数进行逼近分析,得到了较好的逼近效果.
在BP神經網絡的基礎上,結閤Legendre小波構造瞭Legendre小波神經網絡.由于Legendre小波在區間[0,1)上具有分段錶達式併且為多項式的特點,因而構造的Legendre小波神經網絡有結構簡單、收斂速度快等優點.以神經網絡的BP算法作為Lengendre小波神經網絡的學習算法,用有6箇Legendre小波基函數的Legendre小波神經網絡對一箇函數進行逼近分析,得到瞭較好的逼近效果.
재BP신경망락적기출상,결합Legendre소파구조료Legendre소파신경망락.유우Legendre소파재구간[0,1)상구유분단표체식병차위다항식적특점,인이구조적Legendre소파신경망락유결구간단、수렴속도쾌등우점.이신경망락적BP산법작위Lengendre소파신경망락적학습산법,용유6개Legendre소파기함수적Legendre소파신경망락대일개함수진행핍근분석,득도료교호적핍근효과.
