小波网络参数初始化研究及应用

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基于小波神经网络,文中提出了可变尺度小波神经网络,可减少隐层神经元数目,精简网络结构.为防止网络训练陷入局部最小点,提出使用熵函数作为网络的代价函数,并将基于熵函数的可变尺度小波神经网络应用于通信信道均衡.仿真实验表明所提方法比线性均衡器具有更好的抗非线性能力,与传统的小波神经网络相比可减少网络神经元个数和迭代次数,并能使网络收敛到全局最小点.
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