| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·小波分析 | 第10-11页 |
| ·小波网络综述 | 第11-15页 |
| ·小波网络的提出 | 第11-12页 |
| ·小波网络的发展 | 第12-13页 |
| ·小波网络的分类 | 第13-14页 |
| ·小波函数的选择 | 第14-15页 |
| ·小波网络的特点与应用 | 第15-16页 |
| ·本文的研究和组织 | 第16-19页 |
| 第二章 小波网络的理论基础和构造 | 第19-32页 |
| ·小波理论基础 | 第19-27页 |
| ·连续小波变换 | 第20-21页 |
| ·离散小波变换 | 第21-22页 |
| ·小波级数 | 第22-23页 |
| ·多分辨分析 | 第23-26页 |
| ·多维函数空间的小波函数 | 第26-27页 |
| ·小波网络的构造 | 第27-31页 |
| ·连续小波变换构造小波网络 | 第27-28页 |
| ·正交小波变换构造小波网络 | 第28-29页 |
| ·小波框架构造小波网络 | 第29-30页 |
| ·小波基拟合构造小波网络 | 第30-31页 |
| ·小波网络的性能分析 | 第31-32页 |
| 第三章 小波网络的学习算法研究 | 第32-41页 |
| ·小波网络经典学习算法 | 第32-37页 |
| ·梯度算法 | 第32-34页 |
| ·变尺度算法 | 第34-35页 |
| ·最小二乘算法 | 第35-37页 |
| ·用改进的BP 算法训练小波网络 | 第37-41页 |
| ·改进的BP 算法 | 第37-38页 |
| ·用改进的BP 算法训练小波网络 | 第38-41页 |
| 第四章 小波网络的自构造算法 | 第41-54页 |
| ·小波框架的时频局部化性质 | 第41-42页 |
| ·有限维Hilbert 空间自适应投影的一般原理 | 第42-43页 |
| ·有限维Hilbert 空间自适应投影的收敛性分析 | 第43-47页 |
| ·小波网络的自构造算法 | 第47-54页 |
| ·确定回归因子库 | 第47-49页 |
| ·自构造算法 | 第49-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-54页 |
| 第五章 小波网络的应用 | 第54-65页 |
| ·WNN 在股市预测中的应用 | 第54-59页 |
| ·股票市场及其预测模型 | 第54-55页 |
| ·非线性组合预测 | 第55页 |
| ·小波网络与股市预测 | 第55-56页 |
| ·非线性组合预测的评价标准 | 第56页 |
| ·基于自构造WNN 的非线性组合预测 | 第56-59页 |
| ·基于自构造算法WNN 的概念设计评价 | 第59-65页 |
| ·相关的研究工作 | 第59-60页 |
| ·基于WNN 的概念设计评价模型 | 第60页 |
| ·建筑设计外观特征提取 | 第60-62页 |
| ·小波网络设计 | 第62-63页 |
| ·试验结果 | 第63-65页 |
| 结束语 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |