小波神经网络的源代码

资 源 简 介

小波神经网络的源程序: 1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非线性:Wnn_test.m, (内部调用小波函数) 3.遗传算法优化后逼近 :GA_Wnn_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适应度,解码函数)-genetic algorithm optimization WNN source : 1. Construction of the nonlinear function : nninit_test.m at 2. WNN directly with

详 情 说 明

小波神经网络的源程序由以下几个文件组成：

1. 构造非线性函数的文件是nninit_test.m。这个文件定义了小波神经网络中非线性函数的结构和参数。

2. 直接使用小波神经网络进行非线性逼近的文件是Wnn_test.m。在这个文件中，我们通过调用小波函数实现了对非线性函数的逼近。

3. 利用遗传算法进行优化逼近的文件是GA_Wnn_test.m。在这个文件中，我们使用遗传算法来优化小波神经网络的逼近效果。文件内部包含了遗传算法的初始化、适应度计算和解码函数。

-Wavelet neural network source code includes the following files:

1. The file nninit_test.m is responsible for constructing the nonlinear function. This file defines the structure and parameters of the nonlinear function in the wavelet neural network.

2. The file Wnn_test.m is used for direct nonlinear approximation using the wavelet neural network. In this file, we call the wavelet function to approximate the nonlinear function.

3. The file GA_Wnn_test.m is used for genetic algorithm optimization of the approximation. In this file, we utilize genetic algorithms to optimize the performance of the wavelet neural network. It includes functions for initialization, fitness calculation, and decoding.

-小波神经网络源代码由以下几个文件组成：

1. 构造非线性函数的文件是nninit_test.m。这个文件定义了小波神经网络中非线性函数的结构和参数。

2. 直接使用小波神经网络进行非线性逼近的文件是Wnn_test.m。在这个文件中，我们通过调用小波函数实现了对非线性函数的逼近。

3. 利用遗传算法进行优化逼近的文件是GA_Wnn_test.m。在这个文件中，我们使用遗传算法来优化小波神经网络的逼近效果。文件内部包含了遗传算法的初始化、适应度计算和解码函数。