模糊小波神经网络预测模型如何进行目标威胁评估，附MATLAB源码？

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1+简介+1+模糊小波神经网络原理+为了增强网络的自主学习能力以及快速适应战场环境变化，实现目标威胁进行精确评估，将模糊小波神经网络嵌入模糊模型的后遗症部分，形成模糊小波神经网络

1 简介

1 模糊小波神经网络原理​为了加强网络的自学习能力以及快速的适应战场环境变化，实现对目标威胁进行精确评估，将小波神​经网络嵌入模糊模型的后件部分形成模糊小波神经网络，网络结构如图 2所示：前三层已在之前提到，第四层改为小波函数层，选择 Gaussian 函数的一阶偏导数 φ(x) = x ·exp(−0.5x2) 作为母小波函数，该函数具有较好的拟合性能，根据所选母小波，经过伸缩平移变换放入第二层的神经元中作为激活函数，可以表示为​​​​模糊小波神经网络的参数在网络训练的过程需要进行自动更新和调整，这里使用梯度下降法对网络参​数进行更新参数 c、t、d、w 的操作，为了获得良好的预测效果，最终会选择这些参数的最优值作为预测部份的参数值。