小波变换和PNN融合模型及在信号处理中的应用

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小波变换和PNN融合模型及在信号处理中的应用

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小波变换和PNN融合模型及在信号处理中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
创新点摘要	第7-10页
前言	第10-12页
第一章概述	第12-16页
· 课题研究的背景和意义	第12页
· 小波分析的提出	第12-13页
· 人工神经网络	第13-15页
· 本文的主要工作	第15-16页
第二章小波与过程神经元网络	第16-28页
· 小波分析理论	第16-22页
· 理论背景	第16-18页
· 连续小波变换和离散小波变换	第18-20页
· 常用小波函数	第20-22页
· 前馈过程神经网络	第22-27页
· 网络结构	第23页
· 双隐层过程神经元网络	第23-25页
· 过程神经元网络学习算法	第25-27页
· 结语	第27-28页
第三章小波分析和PNN 融合模型	第28-44页
· 小波与PNN 集成模型	第28-32页
· 模型结构	第29-30页
· 学习过程	第30-32页
· 连续小波过程神经元网络	第32-35页
· 模型结构	第32-33页
· 学习算法	第33-34页
· 应用实例	第34-35页
· 自适应小波过程神经元网络	第35-43页
· 模型结构	第35-36页
· 学习算法	第36-41页
· 应用实例	第41-43页
· 结语	第43-44页
第四章小波分析和PNN 融合模型在复杂水淹层识别中的应用	第44-51页
· 用于水淹层识别的基于小波变换和PNN 的融合模型	第44-50页
· 测井信号的噪声模型	第44页
· 测井曲线的小波变换	第44-47页
· 过程神经元网络的水淹层识别	第47-50页
· 结语	第50-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56-57页
详细摘要	第57-63页

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