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为了解决离散小波神经网络(DWNN)节点过多、鲁棒性差的问题,基于主成份分析(PCA)的思想提出了一种规模小、抗干扰性强的广义小波神经网络(EWNN),并利用Sanger算法对其结构进行了优化.该算法在引出了消冗变换后,可提取出多个主成份.仿真结果表明了EWNN的非线性逼近能力及稳定性都明显优于DWNN.