小波神经网络流程图(小波神经网络理论知识详解)
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小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。
它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。
即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数,其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。
它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,大大简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。
“小波神经网络”的应用:在影像处理方面,可以用于影像压缩、分类、识别与诊断,去污等。
在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间,提高解析度等。
2、在信号分析中的应用也十分广泛。
它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。
3、在工程技术等方面的应用。
包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。
扩展资料:小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年,主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。
其中,焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。
近年来,人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。
小波神经网络具有以下特点:首先,小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据,可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性;其次,网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题;第三,有较强的函数学习能力和推广能力。
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