| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·小波网络的发展 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 小波网络的基本理论 | 第13-29页 |
| ·小波分析简介 | 第13-17页 |
| ·连续小波变换 | 第13-14页 |
| ·多分辨分析 | 第14-15页 |
| ·Mallat算法 | 第15-16页 |
| ·小波函数的性质 | 第16-17页 |
| ·神经网络简介 | 第17-25页 |
| ·神经元 | 第17-19页 |
| ·神经网络的结构 | 第19-22页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第22-25页 |
| ·小波网络 | 第25-28页 |
| ·小波网络的结构 | 第25-27页 |
| ·小波网络的性质 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 小波网络的多尺度算法 | 第29-39页 |
| ·算法设计 | 第29-31页 |
| ·插值算子与限制算子 | 第31-33页 |
| ·数值算例 | 第33-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于小波网络的函数稀疏逼近 | 第39-48页 |
| ·稀疏性约束的正则化项 | 第39-41页 |
| ·算法设计 | 第41-43页 |
| ·数值实验 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |