基于小波神经网络的非线性函数逼近

1 引言	第1-14页
·小波及小波神经网络的历史背景及其发展	第7-8页
·小波神经网络的发展状况	第8-9页
·小波神经网络在控制系统中的应用	第9-12页
·系统辨识与建模	第10页
·自适应控制和预测控制	第10-11页
·逆系统控制方法	第11页
·故障检测	第11-12页
·内模控制	第12页
·本文所开展的工作	第12-14页
2 小波分析的基本理论与概念	第14-25页
·从Fourier分析到小波分析	第14-18页
·积分小波变换与时间频率分析	第18-22页
·小波框架与多分辨率分析	第22-25页
3 小波神经网络逼近非线性函数	第25-41页
·人工神经网络的概述	第25-27页
·人工神经网络的发展概况	第25-26页
·神经网络的结构及类型	第26-27页
·前馈神经网络逼近非线性函数	第27-30页
·BP神经网络	第28-29页
·径向基函数(RBF)网络	第29-30页
·小波神经网络	第30-41页
·小波神经网络模型的构建	第31-39页
·逼近函数的时频空间区域	第32-33页
·小波基函数的选择与确定	第33-38页
·小波神经网络的学习算法	第38-39页
·小波神经网络的特点	第39-41页
4 小波神经网络函数逼近实例仿真	第41-52页
·函数逼近实例及仿真结果	第41-49页
·仿真结果分析	第49-52页
5 结论	第52-53页
参考文献	第53-57页
声明	第57-58页
致谢	第58页