【摘 要】
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在混沌理论和相空间重构技术的基础上，提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络（NADE—WNN）的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
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在混沌理论和相空间重构技术的基础上，提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络（NADE—WNN）的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数，简化网络结构，提高网络的学习精度和收敛速度。实验结果表明，与传统的RBF神经网络和小波神经网络预测混沌时间序列的性能相比，该算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度和收敛速度，能够较好地检测出混沌背景下的弱信号。
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