文献类型：期刊文章

作　　者：张永胜[1,2] 郁可[1,2]

机构地区：[1]武汉工业大学计算机科学系 [2]武汉工业大学光纤中心

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金

年　　份：1999

卷　　号：36

期　　号：8

起止页码：973-977

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：文中介绍了一种基于小波分析而构造的神经网络模型——小波神经网络．利用它并适当选取网络结构和小波基，实现了对化学物质红外光谱数据的压缩表达和分类．实验表明，网络在大幅度压缩数据的同时能很好地恢复原始光谱、较准确地反映吸收峰的位置和强度．在分类方面它比其它网络具有更高的分辨率和特征提取能力．通过与ＢＰ网络的训练结果对比，小波神经网络具有自适应性强、收敛速度快及可屏蔽随机噪声等优点，特别适用于非平稳、非线性信号的分析研究．因此，小波神经网络在光谱处理方面有着较好的应用前景和优越性．

关 键 词：小波神经网络 数据压缩 分类  红外光谱 光谱

分 类 号：O433.5]