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WaveNet：采用小波神经网络。

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简介：
波网小波神经网络的实现依赖于 AK Alexandridis 和 AD Zapranis 发表的一篇论文“小波神经网络：实用指南”。当这段代码被用于数据的预处理阶段时，小波变换已被证实能够提升人工神经网络（ANN）的性能。随后，这些小波变换结果会被运用为波网神经网络（WNN）中的神经元激活函数。此外，它们也展现出与神经网络神经学比喻的契合度，因为研究表明，类似于小波变换的机制在视觉皮层中确实存在。

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  • WaveNet: 小波神经网络的实现
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    本文介绍了WaveNet，一种基于小波变换和深度学习技术结合的新型神经网络结构，旨在提高信号处理任务中的性能。 波网小波神经网络的实现基于AK Alexandridis 和 AD Zapranis 的论文《小波神经网络：实用指南》中的代码。当用作数据预处理步骤时，小波已被证明可以提升人工神经网络（ANN）的结果，并且它们可以用作WNN（Wavelet Neural Network）中激活函数的一部分。此外，由于大脑视觉皮层中有类似小波变换的过程存在，因此将小波应用于神经网络也符合其生物学特性。
     
  • BP_WNN_小波神经网络_神经网络谐波_神经元网络_源码.zip
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    本资源包含基于BP算法优化的小波神经网络模型代码，适用于电力系统中的谐波检测与分析，帮助研究人员和工程师快速实现神经网络应用。 BP_WNN神经元网络_wnn神经网络谐波_神经网络_小波神经网络源码.zip
     
  • 改进的多级小波卷积神经网络MWCNNv2-master_小波神经网络_
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    改进的多级小波卷积神经网络(MWCNNv2)是一种结合了小波变换与深度学习技术的先进图像处理模型，显著提升图像去噪及超分辨率重建效果。 多级小波神经网络算法用于去噪分类，该算法使用Python语言实现。
     
  • 实用的小波神经网络程序
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    本程序提供了一种基于小波函数构建的人工神经网络解决方案，适用于多种模式识别和信号处理场景，操作简便、实用性高。 该程序是小波神经网络程序，能够实现函数逼近，请大家好好研究一下，应该会有用。
     
  • 优化的小波神经网络
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    简介：本研究聚焦于改进小波神经网络模型，通过融合传统小波变换与现代神经网络的优势，旨在提高数据处理效率和精度。优化后的模型具有更强的学习能力和泛化性能，在模式识别、信号分析等领域展现出广泛的应用前景。 一个经典的算法示例，让我们一起学习吧。
     
  • 小波神经网络预测模型.zip
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    本资料包包含基于小波变换和人工神经网络结合的预测模型研究与应用内容，适用于时间序列分析、信号处理等领域。 可以使用小波变换来进行一维和二维数据的时间序列预测。基本思路是将数据序列进行小波分解，每一层的分解结果都是上一次分解得到的低频信号进一步被分成新的低频部分和高频部分。
     
  • 小波神经网络的MATLAB代码.zip
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    本资源包含了基于MATLAB实现的小波神经网络完整代码，适用于科研及工程应用中的模式识别、预测等领域。 本代码由三个文件组成：两个函数文件和一个主程序。该程序基于BP算法学习的小波神经网络。
     
  • 小波神经网络预测的代码
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    这段代码实现了基于小波变换和神经网络结合的小波神经网络模型进行时间序列预测。适合研究与学习使用。 基于神经网络的预测代码适合用于学习神经网络的朋友进行学习。
     
  • 基于小波神经网络的非线性函数逼近（小波分析与神经网络逼近）.zip
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    本研究探讨了结合小波理论和神经网络技术的方法，用于高效地逼近复杂的非线性函数。通过利用小波变换的独特性质和神经网络的学习能力，该方法提供了一种精确且灵活的数值解决方案，尤其适用于那些传统方法难以处理的问题领域。 基于小波神经网络的非线性函数逼近及其MATLAB程序的研究探讨了如何利用小波神经网络进行复杂非线性问题的建模与求解，并提供了相应的编程实现方法。该研究对于深入理解小波理论在智能计算中的应用具有重要意义，同时为工程实践提供了一种有效的数值分析工具。