基于小波采样理论的新型准则函数
A Novel Cost Function Based on Wavelet Sampling Theory作者机构：海军士官学校5系蚌埠233012 电子科技大学自动化工程学院成都610054
出 版 物：《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)
年 卷 期：2024年第53卷第1期
页 面：102-109页
核心收录：
学科分类：11[军事学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 110503[军事学-军事通信学]
摘 要：为解决在噪声环境下建模的过拟合问题,基于小波采样理论,提出一种适用于小波神经网络的新型准则函数,并设计了相应的训练算法。这种算法能够利用样本分布和误差训练输入和输出层权值,因此可以大大提高小波神经网络的学习效率。理论和试验表明,新型准则函数有力地保证了小波神经网络的泛化能力,其相应的算法具有全局收敛性,并对噪声变化具有良好的鲁棒性。
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