讨论了BP 小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法。 首先论证了小波神经网络的数学基础,然后讨论了BP 小波神经网络的学习过程,重点讨论了减小误差函数最优方
讨论了BP 小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法。 首先论证了小波神经网络的数学基础,然后讨论了BP 小波神经网络的学习过程,重点讨论了减小误差函数最优方 向的确定方法,即如何保证步长方向与负梯度方向一致,由此得出了自适应调整学习率的简便方法。该方法具有 ...
讨论了BP 小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法。 首先论证了小波神经网络的数学基础,然后讨论了BP 小波神经网络的学习过程,重点讨论了减小误差函数最优方 向的确定方法,即如何保证步长方向与负梯度方向一致,由此得出了自适应调整学习率的简便方法。该方法具有 ...
基于多分辨分析的递阶逼近思想,采用正交小波网络研究了输入样本空间分布非均匀时非线性系统的 辨识问题. 重点讨论了样本非均匀时网格系的设计问题,并给出了基于该网格系的在线递阶辨识算法. 最后利用正 交小波网络分别对非线性静态和动态系统进行了仿真辨识....
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