【摘 要】
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多层感知器(Multilayer perceptron,MLP)由于存在网络结构确定困难、学习时间长、在学习过程中易陷入局部极小等缺点,解决大规模学习问题的能力受到限制.与之相比,径基函数神
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多层感知器(Multilayer perceptron,MLP)由于存在网络结构确定困难、学习时间长、在学习过程中易陷入局部极小等缺点,解决大规模学习问题的能力受到限制.与之相比,径基函数神经网络(Radial basis function network,RBFN)由于采用了具有局部特性的活化函数,因而在网络结构与参数的确定上具有优越性.但由于所采用的基函数一般不具有正交性,因此,RBF网络的结构存在信息冗余,且信息的表示也不唯一.小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)的构造是以小波变换理论为指导的,尤其是正交WNN基本克服了RBFN中存在的结构冗余这一缺点,因而结构较为优化.小波神经网络在模式识别领域具有广阔的应用前景.该文比较了一维情况下WNN与MLP和RBFN的逼近能力,并以此为基础构造了径向多维小波神经网络.为有效解决以高维大样本多类别为特征的大规模学习问题,该文提出了一种模块化小波神经网络及其学习算法.对21种气味的识别结果表明,该文方法可有效地提高机器嗅觉的识别能力.为验证该文方法的有效性,我们还用该文提出的小波神经网络对26个英文字母进行了识别,结果满意.
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