Training Wavelet Networks for Nonlinear Dynamic Input-Output Modeling

Abstract : In the framework of nonlinear process modeling, we propose training algorithms for feedback wavelet networks used as nonlinear dynamic models. An original initialization procedure is presented, that takes the locality of the wavelet functions into account. Results obtained for the modeling of several processes are presented; a comparison with networks of neurons with sigmoidal functions is performed.
Type de document :
Article dans une revue
Neurocomputing, Elsevier, 1998, 20 (1-3), pp.173-188
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [17 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal-espci.archives-ouvertes.fr/hal-00797616
Contributeur : Isabelle Rivals <>
Soumis le : mercredi 6 mars 2013 - 17:05:26
Dernière modification le : jeudi 29 septembre 2016 - 01:18:44
Document(s) archivé(s) le : dimanche 2 avril 2017 - 09:58:14

Fichier

1998onde.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00797616, version 1

Collections

Citation

Yacine Oussar, Isabelle Rivals, Léon Personnaz, Gerard Dreyfus. Training Wavelet Networks for Nonlinear Dynamic Input-Output Modeling. Neurocomputing, Elsevier, 1998, 20 (1-3), pp.173-188. 〈hal-00797616〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

261

Téléchargements de fichiers

383