【摘 要】
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该论文主要研究自适应小波表示的理论、方法和应用,具体内容可概括如下:1、研究了基于小波框架小波网络的结构设计和学习算法.针对这类小波网络隐层结点的冗余问题,提出了一
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该论文主要研究自适应小波表示的理论、方法和应用,具体内容可概括如下:1、研究了基于小波框架小波网络的结构设计和学习算法.针对这类小波网络隐层结点的冗余问题,提出了一个新的构造和训练小波网络的自适应学习算法.2、基于小波框架理论,研究了高斯径向基函数网络的逼近性能、构造和学习算法.3、进一步地研究了径向基函数网络的逼近性能、径向基函数中心的选择及构造和训练网络的学习算法.4、研究了非正交小波去噪声的理论和算法.提出了基于框架的选择估计器和可实现的阈值估计器,给出了它们均方误差的精确上界估计,建立了基于框架的选择估计器均方误差同信号在该框架下最佳非线性逼近性能的关系,进而阐述了阈值估计器可以非常好地逼近了理想选择估计器,以及阈值估计器的性能依靠于信号在这个框架下最佳非线性逼近能力.5、研究了与尺度相关的自适应小波和小波包去器噪算法.提出了一种新的自适应婆婆以和小波包去噪算法.6、研究了由信号二进小波变换模极大值重构信号的迭代算法.
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