压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及预测的数据集，其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。
2023-02-12 22:25:34
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例程：matlab实现，含有小波神经网络,用Mexihat函数作为样本输入和输出,含有数据文件，有很大的参考价值。
2022-02-21 10:29:20
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Matlab应用小波神经网络WNN对模式识别处理-应用小波神经网络（WNN）对模式识别处理.rar
应用小波神经网络（WNN）对模式识别处理
2022-02-17 11:03:50
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为提高模拟电路的软故障诊断能力，提出一种基于KPLS特征提取和WNN的集成诊断方法。首先利用KPLS良好的特征提取能力，构建故障样本集的主元特征集；然后，利用WNN解决复杂非线性问题的优势，建立主元特征集的故障识别模型；最后，由所建模型对各种故障模式进行诊断判定。Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明：该集成方法仅通过不到300次迭代计算即完成模型训练，诊断的总正确率达到96.7%，且9种模式中的6种达到100%正确率，从而验证了其可行性和有效性。
2021-12-27 12:30:09
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