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将脊波理论和神经网络相结合,采用具有方向信息的脊波函数作为隐层神经元的激励函数,提出一种自适应脊波网络模型.由于脊波表征高维信息的稳定性和逼近线型奇异性的稀疏性,脊波网络能够以更小的网络规模逼近广泛的多变量函数类型.相对固定的脊波变换它具有更灵活的结构、快速并行的处理速度以及强容错性和鲁棒性.仿真结果也证明了其有效性.