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高协平,张 钹.区间小波神经网络(ⅠⅠ)——性质与模拟.软件学报,1998,9(4):246-250
区间小波神经网络(ⅠⅠ)——性质与模拟
Interval-wavelets Neural Networks (ⅠⅠ)——Properties and Experiment
投稿时间:1997-01-21  修订日期:1997-09-01
DOI:
中文关键词:  神经网络,小波,多尺度分析,收敛.
英文关键词:Neural network, wavelets, multiresolution analysis, convergence.
基金项目:本文研究得到国家自然科学基金、国家863高科技项目基金和国家攀登计划基金资助.
作者单位
高协平 湘潭大学数学系,湘潭,411105
清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084 
张 钹 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084
清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084 
摘要点击次数: 2450
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中文摘要:
      证明了区间小波神经网络具有一致及L2逼近性质,且为相容的函数估计子,其学习收敛速度在d维情形不随d增大而减慢,本质上克服了神经网络高维学习的“维数灾难”问题,模拟实例验证了理论的正确性. 关 键 词 神经网络,小波,多尺度分析,收敛.
英文摘要:
      In the present paper, it is proved that the interval wavelets neural networks has universal and L2 approximation properties and is a consistent function estimator. Convergence rates associated with these properties do not decrease as d increases in d-dimensional function learning, i.e., the “curse of dimensionality” is eliminated substantially. In the experiments, the proposed interval wavelet neural networks, compared to traditional wavelet networks, has performed better.
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