【摘 要】
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研究了一种基于遗传算法改进的小波神经网络。该方法采用小波神经网络为主要逼近手段,并通过遗传算法优化网络的关键参数。由于小波神经网络兼容了神经网络的自学习特性和小
【基金项目】
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国家863高技术项目（2002AA812038）
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研究了一种基于遗传算法改进的小波神经网络。该方法采用小波神经网络为主要逼近手段,并通过遗传算法优化网络的关键参数。由于小波神经网络兼容了神经网络的自学习特性和小波分析的时—频局部性,而遗传算法具有较强的全局搜索能力,二者结合形成的遗传小波神经网络因此具有较高的逼近与容错能力,从而弥补了传统的方差建模方法的不足。将该算法应用到某型MEMS陀螺仪的随机误差建模中,结果表明：遗传小波网络对原始信号的逼近精度误差在1.75%以内,较之传统的方差建模方法有了显著的提高,这一精度基本上可以满足MEMS陀螺工程化应用的
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