小波神經網絡
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
小波神經網絡的實例教程
169基于matlab的小波神經網絡預測 ￥9.9
基于matlab的小波神經網絡預測，通過權值參數更新得到誤差較小模型，進行多輸出單輸出預測。輸出預測可視化結果。程序已調通，可直接運行。
clc
clear
%step 1=========================
%定義輸入樣本；
t=0:0.01:1.5;
x=-sin(2*pi*t);
targ=[0 0 1 1 0 0 ];
eta=0.02;aerfa=0.935;
%初始化連接權wjh(輸出層和隱層的連接權);whi(隱層和輸出層的連接權);
%假設小波函數節點數為：H個；樣本數為P;
%輸出節點數為:J個；輸入節點數為：I個；
H=15;P=2;
I=length(t);
J=length(targ);
%初始化小波參數
b=rand(H,1);
a=rand(H,1);
%初始化權系數；
whi=rand(I,H);
wjh=rand(H,J);
%閾值初始化;
b1=rand(H,1);
b2=rand(J,1);
p=0;
%保存的誤差；
Err_NetOut=[];
flag=1;count=0;
while flag>0
flag=0;
count=count+1;
%step 2=================================
xhp1=0;
for h=1:H
for i=1:I
xhp1=xhp1+whi(i,h)*x(i);
end
ixhp(h)=xhp1+b1(h);
xhp1=0;
end
for h=1:H
oxhp(h)=fai((ixhp(h)-b(h))/a(h));
end
%step 3====================================
ixjp1=0;
for j=1:J
for h=1:H
ixjp1=ixjp1+wjh(h,j)*oxhp(h);
end
ixjp(j)=ixjp1+b2(j);
ixjp1=0;
end
for i=1:J
oxjp(i)=fnn(ixjp(i));
end
%step
展開 基于神經網絡的松動部件監測系統小波質量估計方法研究<BR><Font color=#FF0000><B>.PS.:</B>該帖附件于2006-10-13 15:59:15被malong評為4星級，為發貼者加分80。</Font><BR><Font color=#FF0000><B>點評:</B></Font>
基于神經網絡的松動部件監測系統小波質量估計方法研究.pdf
展開 圖片識字的前向神經網絡的小例子 ￥10
通過python寫的一個簡單圖片識字的前向神經網絡的小例子，適合剛開始入門，已經封裝完成了，將學習的模型保存，通過畫圖板隨便寫個0-9的數字，導入exe進行識別，如下：
基于matlab的改進型節點重構小波包頻帶能量譜與 PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。針對風電機組故障信號的非平穩性以及故障與征兆的非線性映射導致的故障識別困難問題，提出了改進型的節點重構小波包頻帶能量譜與PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。文章深入分析了傳統小波包頻帶錯亂的問題，借助傅里葉變換與傅里葉逆變換改進了小波包，消除了小波包頻帶錯亂的缺陷。程序已調通，可直接運行。
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通過python寫的一個簡單圖片識字的前向神經網絡的小例子，適合剛開始入門，已經封裝完成了，將學習的模型保存，通過畫圖板隨便寫個0-9的數字，導入exe進行識別，如下：
基于matlab的改進型節點重構小波包頻帶能量譜與 PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。針對風電機組故障信號的非平穩性以及故障與征兆的非線性映射導致的故障識別困難問題，提出了改進型的節點重構小波包頻帶能量譜與PNN（概率神經網絡）的聯合故障診斷新方法。文章深入分析了傳統小波包頻帶錯亂的問題，借助傅里葉變換與傅里葉逆變換改進了小波包，消除了小波包頻帶錯亂的缺陷。程序已調通，可直接運行。
基于matlab的小波神經網絡預測，通過權值參數更新得到誤差較小模型，進行多輸出單輸出預測。輸出預測可視化結果。程序已調通，可直接運行。
對于Matlab軟件，本人已經使用了4年，里面的小波、神經網絡、遺傳算法、模糊等都用過。在使用的所有的軟件中，感覺Matlab的幫主文檔作的是最好的。
基于神經網絡的松動部件監測系統小波質量估計方法研究<BR><Font color=#FF0000><B>.PS.:</B>該帖附件于2006-10-13 15:59:15被malong評為4星級，為發貼者加分80。</Font><BR><Font color=#FF0000><B>點評:</B></Font>
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%定義輸入樣本；
t=0:0.01:1.5;
x=-sin(2*pi*t);
targ=[0 0 1 1 0 0 ];
eta=0.02;aerfa=0.935;
%初始化連接權wjh(輸出層和隱層的連接權);whi(隱層和輸出層的連接權);
%假設小波函數節點數為：H個；樣本數為P;
%輸出節點數為:J個；輸入節點數為
被診斷對象的動態模型但它仍然建立在對故障機
理的透徹分析和研究基礎上測量信號的哪些特征
性狀能夠最顯著地反映出待診斷的故障是必須首
先研究的問題某種意義上這也是能成功實現故障
診斷的一個關鍵技術問題
小波變換技術是目前研究的一個熱點由于它
同時具有時域和頻域分析的特點因此對于準確分
析系統傳感器的故障十分有利分析時間信號的奇
異性信號頻率結構的變化或同時進行時間和頻率
特性分析是利用小波變換進行故障診斷的主要出
發點小波變換與神經網絡的結合是值得重視的一
