... BP、模糊、小波网络逼近性比较研究 神经网络具有良好的学习和记忆能力,而且有很强的容错性、自适应性等,可应用于函数逼近。它的逼近性能取决于神经元激活函数及神经元的个数。传统的神经网络采用相同的神经元激活函数,这势必影响网络的逼近能力。小波神经网络(WNN)是结合小波变换理论与人工神经网络的思想而构造的一种新的神经网络模型,它结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习...
基于50个网页-相关网页
nd i wnn believe you 我想相信你
以上来源于: WordNet
WNN can be seen as a classifier to distinguish the corrupted or uncorrupted pixels from others in both approaches.
在两种方案中，WNN都可以看作是一个区分污染与未污染像素的分类器。
Using MRA-WNN, we can approach the whole developing trend of the stock market (the contour), and also capture the changing details.
应用MRA-WNN既能逼近股票市场的整体变化趋势（轮廓），亦能捕捉变化的细节。
WNN controller with the idea of neural networks inverse control is applied. Using multi-step predictive index function to train the weights of controller.
采用神经网络逆控制的思想设计小波神经网络控制器，引入多步预测性能指标函数对控制器权值进行在线训练。
应用推荐