第一篇文献
![]("images/attachment.gif") 小波网络.pdf (498.03k)
第二篇文献
小波神经网络（.pdf (246.47k)
强！
小波网络和BP网络有什么区别?
我只研究前向神经网络，对小波网络不熟悉。
想看想看想看想看想看想看想看想看想看想看想看想看想看想看
小波神经网络结构图
![]("upload/2005/11/28/60663438.jpg" "\"Click")
为什么要技术份呀?
11111111111111111
厉害呀！
小波神经网络有前途！！！
请问怎么用遗传算法来优化小波网络的初始权重及收缩、平滑因子？谢谢
为什么要技术份呀?
to：xtsl 遗传优化用基本的goatool工具箱很容易实现
to：因为技术分而不能看的研友，从研学中学习，回报研学，两个技术分很容易得到的，宣传一下研学，上传自己的电子文献等等吧.
有技术分限制也希望高手提出自己的改进意见，共同学习！！！
W22没有定义！
运行不了！！！
感谢rocpaul，
已经加进了；
同时给你子程序：
hfun是
function[y]=hfun(x,b1,a1)
x1=(x-b1)/a1;
y=morlet(x1);
dhfun：
function[y]=dhfun(x,b1,a1)
x1=(x-b1)/a1;
y=dmorlet(x1);
morlet：
function[out]=morlet(x)
out=cos(1.75*x).*exp(-(x.^2)/2);
dmorlet：
function[out]=dmorlet(x)
out=-x*cos(1.75*x).*exp(-(x.^2)/2)-1.75*sin(1.75*x).*exp(-(x.^2)/2);
楼主能不能将隐含的内容显示出来呢,非常想看,谢谢!!!
sigmoid函数是自己定义的还是用MTB中的logsig？？？？
function [y]=sigmoid(x); 数据挖掘研究院
y=1./(1+exp(-x));
i=find(~finite(y));
y(i)=sign(x(i));
各位大虾：
有谁知道时延神经网络与动态神经网络的，请指导一下菜鸟
速度怎么特别慢啊
楼主，能把你的程序拿来看看吗？我们不是有东西不拿出来给大家共享，而确实是没什么新鲜东西撒，有点东西都是在研学下的。
遮遮掩掩的干什么？楼猪有狭隘的小农意识！建议改进
请问一下楼主:在对神经网络进行训练的时候,是不是有两种训练方法，一种是将所有的样本进行训练，然后一起调整权值和阈值；另一种是对每个样本分别进行训练，且进行下一个样本训练时保存上一个训练样本的权值和阈值；
按照批训练一次性将你的训练样本训练完毕就行，训练的过程就是参数（例如权值、偏置、各种因子）调节的过程，不对的请指正
我没有技术分，但现在又很想了解它，麻烦哪位将它的内容下载后，发到我的邮箱中，不胜感激！wdm512003@yahoo.com.cn
你的网络的训练的速度恨慢啊！
能问一下简单的问题，P矩阵是53x7 什么意思啊，为什么不是53x1？我的意思是说物理意义。比如我们有时候把速度，加速度等当作输入。
I am very interested with it. Could you send me a copy?
to:sunnygu
7维输入呀，训练的输入是7维的
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楼主：
您好！
我是新加入的，现在非常需要你的关于小波神经网络预测的源程序代码，如果方便，请给我传过来一份！
我将非常感谢，因为我现在急着用。
另外，那位朋友，如果有这方面的资料，请赐教1
我的邮箱是：weiweikunlun2008@126.com
谢谢！！
此致
敬礼
weiweikunlun2008@126.com
2005.12.3
楼主我现在非常需要了解小波神经网络的特性，我手中有训练数据，是不同行业的，非常希望用你的程序试一试，如果效果好，我会转向小波神经网络。希望能进一步交流，谢谢。我的邮箱shiyu71@hotmail.com
搂主给我发一份吧，小弟确实没什么好的资料。qzclee@yahoo.com.cn
非常感谢
唉，楼主太不厚道了！！！又遮又掩的。。。
to: zhichuzh ;weiweikunlun ;leogg文件已经发到你们的邮箱了，希望对你们有用，我的程序还在改进！！ 数据挖掘工具
子程序自己到回复了下载
clear;
P=[ 0.2286 0.2090 0.0442 0.3690 0.2603 0.0359 0.0724 0.1759 0.2634;
0.1292 0.0947 0.0880 0.2222 0.1715 0.1149 0.1909 0.2347 0.2258;
0.0720 0.1393 0.1147 0.0562 0.0702 0.1230 0.1340 0.1829 0.1165;
0.1529 0.8700 0.0563 0.5157 0.2711 0.5460 0.2409 0.1811 0.1124;
0.1335 0.2558 0.3347 0.1872 0.1491 0.1977 0.2842 0.2922 0.1074;
0.0733 0.0900 0.1100 0.1614 0.1330 0.1248 0.0450 0.0655 0.0657;
0.1159 0.0771 0.1453 0.1425 0.0968 0.0624 0.0824 0.0774 0.0610;
0.0940 0.0882 0.0429 0.1506 0.1911 0.0832 0.1064 0.2237 0.2623;
0.0522 0.0393 0.1818 0.1310 0.2545 0.1640 0.1909 0.2056 0.2588;
0.1345 0.1430 0.0378 0.0500 0.0871 0.1002 0.1586 0.0925 0.1155;
0.0090 0.0126 0.0092 0.0078 0.0060 0.0059 0.0116 0.0078 0.0050; 数据挖掘工具
0.1260 0.1670 0.2251 0.0348 0.1793 0.1503 0.1698 0.1852 0.0978;
0.3619 0.2450 0.1560 0.0451 0.1001 0.1837 0.3644 0.3501 0.1511;
0.0690 0.0508 0.0852 0.0707 0.0789 0.1295 0.2718 0.1680 0.2273;
0.1828 0.1328 0.0670 0.0880 0.0909 0.0700 0.2494 0.2668 0.3220];
T=[1 1 1 0 0 0 0 0 0;0 0 0 1 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1];
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
net=newff(threshold,[15,3],{"morlet","logsig"},"traingda");
net.trainParam.epochs=500;
net.trainParam.goal=0.001;
LP.Ir=0.01;
s=15;r=15;
[r,q] = size(P);
pmin = min(P")";
pmax = max(P")"
magw =0.1*s^(1/r);
w = magw*randnr(s,r);
b = magw*rands(s,1);
b1=rands(s,1);
rng = pmax-pmin;
mid = 0.5*(pmin+pmax);
w=2*w./(ones(s,1)*rng");
b = b - w*mid;
a=w*rng/2.45;
t=w*mid;
net.IW{1,1}=w;
net.b{1,1}=b; 数据挖掘实验室
net.LW{2,1}=0.01*randnr(3,s);
net.b{2,1}=0.1*randnc(3,1);
net=train(net,P,T);
w1=net.IW{1,1};
b1=net.b{1,1};
w2=net.LW{2,1};
b2=net.b{2,1};
%保存网络训练结果
fww1=fopen("w11.dat","w");
fwb1=fopen("b11.dat","w");
fww2=fopen("w22.dat","w");
fwb2=fopen("b22.dat","w");
fprintf(fww1,"%6.4f %6.4f
",w1);
fprintf(fwb1,"%6.4f %6.4f
",b1);
fprintf(fww2,"%6.4f %6.4f
",w2);
fprintf(fwb2,"%6.4f %6.4f
",b2);
fclose(fww1);
fclose(fwb1);
fclose(fww2);
fclose(fwb2);
g=[ 0.2101 0.2593 0.2599;0.095 0.18 0.2235;0.1298 0.0711 0.1201;0.1359 0.2801 0.1171;
0.2601 0.1501 0.1102;0.1001 0.1298 0.0683;0.0753 0.1001 0.0621;0.089 0.1891 0.2597;
0.0389 0.2531 0.2602;0.1451 0.0875 0.1167;0.0128 0.0058 0.0048;0.159 0.1803 0.1002;
0.2452 0.0992 0.1521;0.0512 0.0802 0.2281;0.1319 0.1002 0.3205];
y=sim(net,g)
能否加技术分？
谢谢楼主，邮件已经收到。非常感谢
楼上的程序能运行吗？？
楼主，我是小波神经网络方面的新手，但是对此很感兴趣，给我一份源代码吧。以后一定会尽量多发帖子的。信箱是：nwpususu@nwpu.edu.cn,将非常感谢！
楼主已经给我发了 数据挖掘论坛
不过，有错误啊
楼主 是你 哈哈 代码好用吗?
楼主，你好！ 我刚开始学习小波网络，也将从事这方面的研究，特想看您的这个代码，苦于技术分不够，肯请楼主成全！ 我的邮箱：sunzj_9@sina.com 万分感谢！
楼主，我很想知道电力负荷一般变化有怎样的特点，不好意思，我的专业不是这个。但是我想问问这个和通信流量是否有相似之处？我希望能找到一个解决问题的方法。谢谢！！！
楼主，你好，你的程序是能够运行，但训练速度真的比较慢哦，误差曲线太平缓了，达不到期望的误差。所以网络的输出结果与目标输出相差很大。而直接用工具箱的BP网络训练，不仅速度很快，而且网络的输出与目标值拟合的相当好。
楼主，你好！ 我也是刚刚开始学习小波神经网络，也希望能在这方面的学习学习，特想看您的代码，向你学习,但我还没技术分，肯请楼主给我发一份！ 我的邮箱： gxsh321@sina.com 非常感谢！
楼主,刚接触小波神经网络不会编程.也给我寄一份吧:jg_wang2000@163.com
万分感激!
楼上的XDJM:
谁有楼主的程序也请寄我一份吧:jg_wang2000@163.com
不胜感激!!!
楼主，你好，我对神经网络刚刚接触，没有接触几个实例 数据挖掘实验室
能否传给我一份？我的邮箱是：rzhang_838@163.com
多谢楼主了！
楼主，你好，我对神经网络刚刚接触，没有接触几个实例
能否传给我一份？我的邮箱是：rzhang_838@163.com
多谢楼主了！
楼主真是高尚＋辛苦啊！
大家要向楼主学习，多传东西，大家一起共享！
谢谢楼主！
Create By Any-Extract(WL-AE) 数据挖掘工具
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