下面是小编精心整理的正交小波网络及其在经济预测中的应用，本文共6篇，希望能够帮助到大家。
篇1：正交小波网络及其在经济预测中的应用
正交小波网络及其在经济预测中的应用
依据多分辨分析和正交小波分解理论,建立由正交小波函数和正交尺度函数共同作为神经网络的激励函数的正交小波网络,并充分利用二者互补的特性,给出正交小波网络的分层、递阶学习算法,这使得正交小波网络在逼近函数的过程中不存在局部最小的问题,而且可以建立网络结构与逼近精度之间的`明确关系;建立了我国人口预测的正交小波网络模型并验证了模型的实际有效性.
作 者：张新红 郑丕谔 ZHANG Xin-hong ZHENG Pi-e 作者单位：张新红,ZHANG Xin-hong(华侨大学商学院,福建,泉州,36)郑丕谔,ZHENG Pi-e(天津大学管理学院,天津,300072)
刊 名：系统工程学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING 年，卷(期)： 21(2) 分类号：N13 关键词：正交小波 尺度函数 多分辨分析 经济预测篇2：小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用
小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用
针对某型航空发动机构建了转子-滚动轴承动力学仿真模型,并利用该模型构造了三种发动机故障样本.研究中采用松散型的.小波神经网络,先对构造的三种故障信号进行小波包特征分析,提取其能量特征向量作为神经网络的输入,再采用改进的BP神经网络分类器进行发动机故障模式识别.仿真结果表明,基于小波神经网络的信息融合技术用于发动机的故障诊断是可行的和有效的.
作 者：欧阳运芳 沈勇 马婧 作者单位：上海航空测控技术研究所 刊 名：航空科学技术 英文刊名：AERONAUTICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(6) 分类号：V2 关键词：航空发动机 故障诊断 小波包分析 神经网络篇3：小波变换在遥测数据处理中的应用
小波变换在遥测数据处理中的应用
采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同,基于极大极小化思想选取去噪处理中的.阈值,达到分离噪声和信号的目的.结果表明:利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声.
作 者：谢军 王典军 XIE Jun WANG Dian-jun 作者单位：北京控制工程研究所・北京・100080 刊 名：飞行器测控学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SPACECRAFT TT & C TECHNOLOGY 年，卷(期)： 26(3) 分类号：V446.9 关键词：小波变换 遥测数据 信号去噪篇4：小波变换及其应用
小波变换及其应用
傅里叶变换是信号分析的最基本工具和方法之一,但其本身仍然存在较大的'缺陷,例如不能提供信号在时域上的特征.短时傅里叶变换虽然可以在一定程度上弥补该缺陷,但是它的频率分辨率和时间分辨率都十分有限,只是一种折衷的解决办法.小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,它精确地揭示了信号在时间和频率方面的分布特点,可以同时分析信号在时域和频域中的特征,并可用多种分辨率来分析信号,实现信号的有损和无损传送.文章简要地回顾了小波变换的发展历史,介绍了小波变换的基本思想、主要概念、计算方法和计算流程.最后以四个典型的实例,展示了小波变换在现代工程中的应用和它独特的优势.
作 者：周宇峰 程景全 ZHOU Yu-Feng CHENG Jing-Quan 作者单位：周宇峰,ZHOU Yu-Feng(美国华盛顿大学,WA 98105,美国)程景全,CHENG Jing-Quan(美国国立射电天文台,VA 22903,美国)
刊 名：物理 ISTIC PKU英文刊名：PHYSICS 年，卷(期)： 37(1) 分类号：O4 关键词：小波变换 傅里叶变换 尺度 位移 小波簇 滤波器篇5：矩阵伸缩半正交框架小波
矩阵伸缩半正交框架小波
研究了L2(Rd)中A伸缩半正交框架小波,这里的A是行列式取值自然数的任意d×d扩展矩阵.得到了具有附加条件的框架小波为半正交的'充要条件,给出了半正交框架小波成立的必要条件.
作 者：刘占卫 李金周 Liu Zhanwei Li Jinzhou 作者单位：刘占卫,Liu Zhanwei(信息工程大学,信息工程学院,郑州,450002)李金周,Li Jinzhou(洛阳师范学院,数学科学学院,河南,洛阳,471022)
刊 名：河南科学 ISTIC英文刊名：HENAN SCIENCE 年，卷(期)：2008 26(8) 分类号：O29 关键词：扩展矩阵 框架 框架小波 半正交框架小波篇6：粒子群优化的小波网络在飞参数据压缩中的应用
粒子群优化的小波网络在飞参数据压缩中的应用
飞参数据压缩是减少飞参数据的存储空间和传输通信流量的关键.针对飞参数据的特点,提出了一种基于粒子群优化的小波神经网络近无损压缩算法.该算法将小波网络参数作为原始数据的重构信息,在小波神经网络BP算法的基础上,引入粒子群优化算法,克服了粒子群优化算法的早熟收敛,增强了小波神经网络学习算法的全局搜索能力,提高了网络收敛速度;同时将重构误差作为启发信息,在保证较小失真度的情况下,通过粒子的迭代寻求最优的.小波神经网络结构.飞参数据压缩仿真实验结果表明了算法的可行性和有效性,可以获得较高的压缩比和较小的重构误差.
作 者：许磊 张凤鸣 张曙 邵芸芸 XU Lei ZHANG Fengming ZHANG Shu SHAO Yunyun 作者单位：许磊,XU Lei(空军工程大学工程学院,西安,710038;中国人民解放军93706部队装备部,河北,涿州,072757)张凤鸣,ZHANG Fengming(空军工程大学工程学院,西安,710038)
张曙,邵芸芸,ZHANG Shu,SHAO Yunyun(中国人民解放军93706部队装备部,河北,涿州,072757)
刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)：2010 17(3) 分类号：V271.4:TP274 关键词：飞行参数 近无损压缩 粒子群优化 小波网络★Gabor-Morlet小波变换分频技术及其在碳酸盐岩储层预测中的应用
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