陈哲
- 作品数：7 被引量：338H指数：6
- 供职机构：青岛海洋大学信息科学与工程学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 小波分析与神经网络结合的研究进展被引量：103
- 2000年
- 目前,小波与神经网络的结合是一个十分活跃的研究领域。本文综述了这一领域的研究进展和现状,从两者结合方式的不同将其分为辅助式及嵌套式两种结合方式,重点阐述了嵌套式的结合方式—小波神经网络,并对其主要模型、算法和其它相关问题进行了论述。本文还讨论了小波网络的各种应用,从中可以看到它在函数逼近、信号分类、系统辨识、图像压缩等应用领域有极大的潜力,最后展望了今后的研究方向。
- 陈哲冯天瑾
- 关键词：神经网络信号处理小波分析
- 基于小波分形特征提取的图象分割方法被引量：48
- 1999年
- 提出了一种基于小波分解和分形纹理特征计算的图象分割方法。首先考虑对图象进行小波变换，然后对不同通道的子图象提取纹理的分形（分数维）特征和能量特征，最后用直方图阈值分割方法实现图象的分割。实验表明。
- 陈哲冯天瑾
- 关键词：图象分割小波分解分形特征提取遥感图象
- 一种基于BP算法学习的小波神经网络被引量：78
- 2001年
- 为发展 Szu的基于信号表示的小波神经网络 ,提出一种多输入多输出的小波网络模型 ,网络隐层采用框架小波函数、输出层采用 Sigmoid激励函数 ,并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力 ,收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。
- 陈哲冯天瑾陈刚
- 关键词：小波分析小波神经网络时间序列预测信号处理
- 基于小波神经网络的混沌时间序列分析与相空间重构被引量：32
- 2001年
- 探讨了小波神经网络在混沌时间序列分析与相空间重构中的应用 ,通过混沌时间序列单步预测与多步预测的例子 ,比较了小波神经网络与 ML P的逼近和收敛性能 .对最近提出的一种多分辨率学习策略进行了改进 ,利用连续 3次样条小波和正交 Daubechies小波代替 Haar小波对时间序列做小波分解 ;用改进的学习算法训练网络 ,并应用到混沌序列相空间重构中 .实验结果表明 ,小波神经网络比 ML P和 ARMA模型具有更强大的逼近能力 ,因而十分适合应用于时间序列分析中 ;多分辨率学习算法可作为分析复杂混沌时间序列的一种重要工具 .
- 陈哲冯天瑾张海燕
- 关键词：小波神经网络相空间重构
- 多层感知器网络内部判决模式的研究被引量：6
- 2000年
- 人工神经网络 ( ANN)内部行为的研究 ,无论是对生物神经系统内部工作机理、ANN理论 ,还是对 ANN应用都有重要意义。本文在作者原有工作基础上加以发展 ,针对多层感知器网络应用于模式识别、分类、函数逼近与参数估计的内部行为 ,作出了明确解释 ;以单隐层结构为典型 ,定义了隐层神经元输出为网络输出量的“(正、负 )内部分量”,隐层权重分布为网络求解问题的“内部判决模式”;并给出了应用这一理论分析的实例。
- 冯天瑾陈哲熊建设
- 关键词：人工神经网络多层感知器网络
- BP网络学习参数模糊自适应算法的实现被引量：11
- 2000年
- 前馈神经网络BP算法的改进方案中,对网络训练(学习)过程中学习率和惯性系数进行模糊自适应调节,以提高收敛速度,是一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和隶属函数,并以三比特异或函数(或称奇偶分类)的实现为例,验证了这种算法的改进、加速了BP网络的学习过程。
- 冯天瑾陈哲顾方方
- 关键词：前馈神经网络BP算法
- 小波神经网络研究进展及展望被引量：84
- 1999年
- 关于小波分析与人工神经网络结合的研究，近些年来已成为信号处理学科的热点之一，已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文。小波变换具有良好的时频局部性质，神经网络则具有自学习功能和良好的容错能力，小波神经网络（ＷＮＮ）由于较好地结合了两者的优点而具有强大的优势。作者较系统地综述了小波神经网络的研究进展，讨论了小波神经网络的主要模型和算法，并就其存在的一些问题。
- 陈哲冯天瑾
- 关键词：神经网络小波分析小波神经网络
