《基於小波神經網路的非線性信號分析理論與套用研究》是依託華南理工大學，由歐陽景正擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於小波神經網路的非線性信號分析理論與套用研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：歐陽景正
- 依託單位：華南理工大學
- 批准號：69772027
- 申請代碼：F0111
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：1998-01-01 至 2000-12-31
- 支持經費：15（萬元）
項目摘要
1、提出了基於小波逼近的非參數估計最佳小波子集構造算法，給出了理論分析及最優小波構造公式，計算量小，收斂性好、穩定性強。2、提出了基於小波神經網路的多輸入非線性動態系統辨識方法，精確度高，可靠性好，且易於實現。3、提出了基於回歸神經網路的時間序列模型分析方法及基於全連線回歸神經網路的碼本激勵非線性預測語音編碼算法，編碼質量高。4、對Hopfield型連續神經網路的指數收斂速度問題進行了研究，得到了新的收斂階更大、收斂速度更快的收斂條件。5、研究了GNN神經網路的函式映射問題，給出了逼近多項式的構造性證明。6、利用數學分析的方法構造新的目標函式，提出了三種快速線性訓練方法。加快了訓練速度，提高了訓練精度。
