Initialization by a novel clustering for wavelet neural network as time series predictor.
Initialization by a novel clustering for wavelet neural network as time series predictor.
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通过小波神经网络的新颖聚类作为时间序列预测器进行初始化。
DOI：
10.1155/2015/572592
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发表时间：
2015
影响因子：
--
通讯作者：
Bai Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheng R;Hu H;Tan X;Bai Y
讨论了小波神经网络的结构和参数初始化问题，提出了一种新的初始化方法。该方法可以看作是一个动态聚类过程，根据输入模式和激活小波函数来获得神经元数目以及平移和伸缩参数的初始值。三个仿真例子来检验我们的方法以及张的启发式初始化方法的性能。结果表明，该方法不仅可以自动确定WNN结构，而且提供了优越的上级初始参数值，使优化过程更加稳定、快速。
The architecture and parameter initialization of wavelet neural network are discussed and a novel initialization method is proposed. The new approach can be regarded as a dynamic clustering procedure which will derive the neuron number as well as the initial value of translation and dilation parameters according to the input patterns and the activating wavelets functions. Three simulation examples are given to examine the performance of our method as well as Zhang's heuristic initialization approach. The results show that the new approach not only can decide the WNN structure automatically, but also provides superior initial parameter values that make the optimization process more stable and quickly.
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使用局部线性小波神经网络进行时间序列预测
影响因子：
6
作者：
Chen, YH;Yang, B;Dong, JW
通讯作者：
Dong, JW
影响因子：
11.9
作者：
Kim, DJ;Kim, C
通讯作者：
Kim, C
DOI：
10.1109/21.293487
发表时间：
1994-05-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS
影响因子：
--
作者：
LEE, YC;HWANG, CY;SHIH, YP
通讯作者：
SHIH, YP
影响因子：
2
作者：
GROSSMANN, A;MORLET, J
通讯作者：
MORLET, J
影响因子：
--
作者：
Jiao, LC;Pan, J;Fang, YW
通讯作者：
Fang, YW