多子波模糊神经网络与信号重构

多子波能同时保持正交性、紧支撑和线性相位，拥有传统单子波不能比拟的许多优美性质。模糊系统和神经网络均为自适应模型无关估计器。本课题综合研究多子波模糊神经网络，设计高效学习算法，分析、优化网络性能，为广泛的实际应用提供科学的模型设计指南和系统的理论保证；建立平稳和非平稳和非平稳过程在多子波空间中的采样理论，拓广信号重构的实用领域。