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针对高精度神经网络在线学习过程中,当神经网络所用的神经元和采样数据非常多,传统的梯度下降法很难保证得到的神经网络具有良好的推广能力的问题。根据小波理论提出一种基于频域分析的在线学习算法,并通过仿真试验对这种新的算法进行验证。理论和试验都表明它不但能够保证神经网络在线辨识过程中具有良好的推广能力,而且加快了神经网络的收敛速度。