小波变换：小波变换是以 Fourier 分析为基础的一种新的数学变换手段，它克服了 Fourier 变换的局限性以及加窗 Fourier 变换的窗口不变的缺点。小波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化，突出所要处理的问题细节，有效提取局部信息。小波神经网络：小波神经网络是改进的 BP 网络，将原先的隐含层的 Sigmiod 激活函数替换为小波函数—— Morlet 小波，其表达式为模型的建立：初始
基于模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估 [摘 要] 针对 RoboMaster 机甲大师赛赛场变化多端的情况，采用模糊小波神经网络对攻击目标的优先级进行评估和预测，利用模糊神经网络解决复杂环境信息的不确定问题，同时利用了小波神经网络增强神经网络的收敛速度和泛化能力。本文提出了一种针对赛场环境复杂度和未知性的攻击目标优先级预测方案并进行仿真实验，根据仿真结果表明，该算法可有效预测目标的攻击优先级
1 简介1 模糊小波神经网络原理为了加强网络的自学习能力以及快速的适应战场环境变化，实现对目标威胁进行精确评估，将小波神经网络嵌入模糊模型的后件部分形成模糊小波神经网络，网络结构如图 2所示：前三层已在之前提到，第四层改为小波函数层，选择 Gaussian 函数的一阶偏导数 φ(x) = x ·exp(−0.5x2) 作为母小波函数，该函数具有较好的拟合性能，根据所选母小波，经过伸缩平移变换放入第
转载
2023-05-23 13:58:46
91阅读
一、小波变换波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化，突出所要处理的问题细节，有效提取局部信息。将傅里叶变换中无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。 小波变换不仅可以知道信号的频率成分，还能知道各频率成分出现的时刻。二、小波神经网络小波神经网络是改进的BP网络，将原先的隐含层的Sigmiod激活函数替换为小波函数，其表达式为：三、与BP神经网络相比相同：信号向前传播，误差反向椽笔不同：将原
转载
2023-08-21 11:46:15
215阅读
小波神经网络 小波神经网络是指沿用神经网络的结构，其中超参数（激活函数）选择小波函数（具有解析形式），选定特定的小波后，其参数包括尺度因子和平移因子。
转载
2019-09-24 10:18:00
629阅读
2评论
什么是“小波神经网络”？能干什么用呀小波神经网络（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
人工神经网络（ANN）是对人脑若干基本特性通过数学方法进行的抽象和模拟，是一种模仿人脑结构及其功能的非线性信息处理系统。具有较强的非线性逼近功能和自学习、自适应、并行处理的特点，具有良好的容错能力。人工神经元神经元是构成神经网络的最基本单元。要想构造一个人工神经网络系统，首要任务是构造人工神经元模型。一个人工神经网络的神经元模型和结构描述了一个网络如何将它的输入矢量转换为输出矢量的过程。 
转载
2023-07-31 00:44:31
142阅读
我们之前学过BP神经网络，今天我们学习一下小波神经网络，和BP神经网络相比，小波神经网络拥有小波变换的优点，避免了 BP 网络设计结构上的盲目性，但是隐含层的节点数以及各层之间的权值、尺度因子的初始化参数难以确定，会影响网络的收敛速度。在后续的学习中，可以尝试其他小波函数的神经网络，通过比较其最优结果构造小波神经网络。目录一、小波神经网络案例1.1、比较BP神经网络和小波神经网络1.2、小波神经网
转载
2023-09-04 12:21:30
44阅读
什么是“小波神经网络”？能干什么用呀小波神经网络（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
转载
2023-07-19 13:54:54
161阅读
【小波分析】六、小波分析与非线性逼近（上） 文章目录【小波分析】六、小波分析与非线性逼近（上）对偶插值空间平移不变空间多分辨分析和小波分解 神经网络与小波分析相结合, 分形几何与小波分析相结合是国际上研究的热点之一。基于神经网络的智能处理技术, 模糊计算、进化计算与神经网络结合的研究, 没有小波理论的嵌人很难取得突破。非线性科学的研究正呼唤小波分析, 也许非线性小波分析是解决非线性科学问题的理想工
小波包变换的优势：（大部分书上 网上都有，我就简单摘了点过来） 由于正交小波变换只对信号的低频部分做进一步分解，而对高频部分也即信号的细节部分不再继续分解，所以小波变换能够很好地表征一大类以低频信息为主要成分的信号，但它不能很好地分解和表示包含大量细节信息（细小边缘或纹理）的信号，如非平稳机械振动信号、遥感图象、地震信号和生物医学信号等。与之不同的是，小波包变换可以对高频部分提供更精细的
转载
2023-07-31 22:02:00
69阅读
遗传算法、DBN、ResNet与小波神经网络遗传算法一般神经网络的权重调整都是通过BP来实现的，其实也可以不通过BP实现，比如通过遗传算法。 比如现在有一层神经网络，他的权重是(X1,X2,X3).遗传算法即生成多个同样的网络模型，每次取效果比较好的几个，然后将他们的权重像染色体一样交叉组合。比如两个模型x11,x12,x13和x21,x22,x23被保留，后面就可以组合出x11,x12,x23或
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序...............................................................
%结果分析
figure;
plot(ynn,'r*:')%画图
hold on
plot(ou
# 小波神经网络模型实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现小波神经网络模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建小波神经网络模型 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 模型应用 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 数据预处理
在这一步骤中，
1. 小波理论小波分析是针对傅里叶变换的不足发展而来的。傅里叶变换是信号处理领域中应用最广泛的一种分析手段，然而它有一个严重不足，就是变换时抛弃了时间信息，通过变换结果无法判断某个信号发生的时间，即傅里叶变换在时域中没有分辨能力。小波是一种长度有限、平均值为0 的波形， 它的特点包括： ① 时域都具有紧支集或近似紧支集； ②直流分量为o . 小波函数是由一个母小波函数经过平移与尺寸伸缩得到， 小波
0 引言 最近朋友喊帮忙做一个仿真程序，遂接触了用小波包变换结合BP神经网络的方法来分析发电机齿轮箱故障类型，查阅了几篇文献后，觉得这种方法很是巧妙，竟然能够分析出齿轮箱发生了哪种故障。经过仔细的研究后，对该方法有了更深刻的理解，这里把文章中没有讲到的一些细节做一个简单分享。1 小波包变换 在分析现实工程中的故障信号时，往往采用傅里叶变换、小波变换或小波包变换来分析。小波变换被认为是傅里叶变换
# Python小波神经网络时间序列实现教程
## 1. 确定问题及数据集
首先需要明确你要解决的问题是什么，以及有关时间序列数据集的一些基本信息。
## 2. 数据预处理
对时间序列数据进行清洗、缺失值处理等操作。
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
链接：https://www.mathworks.com/help/wavelet/ug/classify-time-series-using-wavelet-analysis-and-deep-learning.html这个实例展示了如何利用连续小波变换(CWT)和深度卷积神经网络(CNN)对心电图信号进行分类。在这个例子中，我们采用两种 预
训练
的
深度神经网络
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。一、傅里叶变换关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。下面我
基于小波神经网络的短时能量分析
原创
2022-10-10 15:15:34
198阅读
