基本思想：根据前几次的数据模拟下一次的数据。需要数据具有“周期性”且周期可知。matlab代码：x=[54167
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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
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2023-08-21 11:46:15
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学习数学可以解释万物，如果不能，那就再学学Q1：复杂不规律能不能拆解成简单规律？A1：能，傅里叶变换、拉普拉斯变换、小波变换、泰勒展开……Q2：不知道具体函数，只有散点能不能拟合连续函数？A2：能，传统机器学习、神经网络……，举例：傅里叶级数展开求系数需要知道原函数定义，但是实际场景中没有提供好的函数，所以可以用统计学（深度学习等）来拟合傅里叶级数展开系数（具体解释见深度学习问题总结-62）。Q3
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2023-11-26 19:53:54
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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
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2024-01-11 19:03:52
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小波神经网络(WNN)预测代码，结合了小波分析和神经网络的优势，适用于各种时间序列预测任务。 小波神经网络概述 小波神经网络结合了小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的非线性映射能力，在预测领域表现出色。 特性 优势 适用场景 多尺度分析 同时捕捉趋势和细节 非平稳时间序列预测 局部化特性 更好的时 ...
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
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2023-05-23 13:58:46
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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
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2023-11-02 08:36:16
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# 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，
原创
2024-01-05 09:01:42
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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
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2023-10-01 22:15:53
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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
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2023-10-13 22:28:07
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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
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2023-12-08 17:37:59
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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
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2023-07-19 13:54:54
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本文主要用于积累自己学习过程中搭建神经网络的常见代码，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！训练网络optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.NLLLoss()optim.SGD （）用于优化神经网络，使得
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2023-08-10 23:43:41
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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
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2023-10-04 21:04:44
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文章：《基于小波分析和神经网络的电机故障诊断研究》 小波变换既是时间尺度分析，又是时间一频率分析，它具有多分辨率的特点，且在时频域具有表征信号局部特征的能力，利用小波变换的奇异点(如过零点、极值点)在多尺度下的综合表现来检测信号的局部突变点，从而进行故障诊断。 小波分析能够将任
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2023-08-18 18:54:50
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项目简介：“基于神经网络和小波分析的故障诊断平台”，是对民用、商用、科研等电子设备进行神经网络故障预测分析的软件平台。在设备运行之初，样本数据匮乏的情况下，采用小波分析的方法，将采集到的数据和正常的样本数据库进行小波分析对比，判断设备运转是否正常。在积累了一定量的数据以后，就可以通过将事先采集到的正常情况下和故障情况下的大量数据作为训练样本，导入到软件中，设置隐层神经元节点数，学习效率等初始参数，
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2024-02-20 10:25:18
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from sklearn.neural_network import MLPRegressorhidden_layer_sizes :隐含层尺寸，例如hidden_layer_size=(30,20,20) activation:激活函数，常用"identity",“logistic”,“tanh”,“relu” solver:模型优化的方法 ，常用三种："lbfgs"牛顿法,适合小样本、 “sg
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2023-05-24 14:57:27
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前沿：先学习本篇文章之前，建议大家先学习我编写的上一篇“使用Python从头实现一个神经网络”，再来学习学习本篇使用神经网络进行房价预测。介绍：本次使用神经网络进行房价的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测房价。数据介绍：数据来源：使用爬虫工具爬取广州某小区的售房信息。爬取到的数据如下：选取变量共有380条数据，七项指标，选取其中五项指标，分别为总价，面积、房间数量、客厅数量、建造年份。选取房
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2023-09-14 21:11:27
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此代码将传统神经网络用粒子群算法改进，通过粒子群算法的值作为神经网络权重初值，精度更高，改良BP神经网络反向传播的梯度下降法，让误差更好的逼近全局最优值；本代码多或单输入，对应多或单输出均可；%% 清空环境
clc
clear
%PSO-BP神经网络预测，
%"多或单输入与多或单输出均可"
%读取数据
%先将测试集与训练集、输入与输出区分好,
%"数据自己拆分好训练集与测试集，xlsx对应命名如
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2023-09-18 16:03:53
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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。
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2019-09-24 10:18:00
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