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神經網路在哪裡應用

發布時間:2024-03-23 09:54:02

什麼是「小波神經網路」能幹什麼用呀

小波神經網路(Wavelet Neural Network, WNN)是在小波分析研究獲得突破的基礎上提出的一種人工神經網路。它是基於小波分析理論以及小波變換所構造的一種分層的、多解析度的新型人工神經網路模型。

 即用非線性小波基取代了通常的非線性Sigmoid 函數,其信號表述是通過將所選取的小波基進行線性疊加來表現的。它避免了BP 神經網路結構設計的盲目性和局部最優等非線性優化問題,大大簡化了訓練,具有較強的函數學習能力和推廣能力及廣闊的應用前景。

「小波神經網路」的應用:

1、在影像處理方面,可以用於影像壓縮、分類、識別與診斷,去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間,提高解析度等。

2、在信號分析中的應用也十分廣泛。它可以用於邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣偵測等。

3、在工程技術等方面的應用。包括電腦視覺、電腦圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面。

(1)神經網路在哪裡應用擴展閱讀:

小波神經網路這方面的早期工作大約開始於1992 年,主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。其中,焦李成在其代表作《神經網路的應用與實現》中從理論上對小波神經網路進行了較為詳細的論述。近年來,人們在小波神經網路的理論和應用方面都開展了不少研究工作。

小波神經網路具有以下特點:首先,小波基元及整個網路結構的確定有可靠的理論根據,可避免BP 神經網路等結構設計上的盲目性;其次,網路權系數線性分布和學習目標函數的凸性,使網路訓練過程從根本上避免了局部最優等非線性優化問題;第三,有較強的函數學習能力和推廣能力。

⑵ 神經網路到底有什麼作用,具體是用來干什麼的

神經網路(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經網路(NNs)或稱作連接模型(Connection Model),它是一種模仿動物神經網路行為特徵,進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度,通過調整內部大量節點之間相互連接的關系,從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展,神經網路的應用定將更加深入。

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