基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法

基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法,第1张

基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法

为了对基于小波神经网络的信息系统综合评价系统进行训练,必须确定网络参数Wk ,bk和ak,为此,可通过下述最小均方差能量函数进行优化,即:

基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法,第2张

基于小波神经网络的信息系综合评价系统的具体训练算法步骤如下。
1) 网络参数的初始化。将小波的伸缩因子ak,平移因子bk,以及网络连接权重wnk赋以随机的初始值。
2) 输入学习样本fn(t)及相应的期望输出vns。
3) 网络的自学习。利用当前网络参数计算出网络的输出为:

基于小波神经网络的信息系综合评价系统的训练算法,第3张

6) 当误差函数的绝对值小于预先设定的某个正数,则停止网络的学习,否则返回步骤2)。

基于小波神经网络的信息系统综合评价模型

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