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自回归过程的小波神经网络逼近算法 被引量：1

Approximation of Wavelet Neural Network for Autoregressive Process
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摘要 将小波变换原理与非线性时间序列逼近问题相结合 ,利用模型分析方法 ,对一阶非线性自回归过程 (NLAR(1) )的小波神经网络逼近问题进行了研究 ,构造出了逼近函数的具体表达式 ,并给出了NLAR(1) Based on the theory of wavelet transformation and nonlinear time series, this paper studies the approximation of wavelet neural network for nonlinear autoregressive process to one order (NLAR(1)), and contructs the particular form of approximation function, and provides the upper bound of error of approximation process of NLAR(1).
作者 文成林 王雪 侯玉华
机构地区 河南大学数学系 西北工业大学航海学院
出处 《河南大学学报（自然科学版）》 CAS 2000年第1期39-42,共4页 Journal of Henan University:Natural Science
基金 国家自然科学基金项目!(6 9575015) 河南省自然科学基金项目
关键词 小波变换 神经网络 逼近 自回归过程 算法 wavelet transformation neural network approximation
分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献8

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  • 4程正兴，小波分析算法与应用，1998年
  • 5Hong L，IEEE Trans Aerosp Electron Syst，1992年，4卷，1144页
  • 6Chou K C，IEEE Proc Int Conf Acoust Speech Signal Processing，1991年，1709页
  • 7Hong L，IEEE Trans Aerosp Electron Syst，1991年，27卷，715页
  • 8周宏仁，机动目标跟踪，1991年，8期

共引文献3

同被引文献7

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引证文献1

二级引证文献2

河南大学学报（自然科学版）
2000年 第1期

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