摘要：为发展Szu的基于信号表示的小波神经网络，提出一种多输入多输出的小波网络模型，网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid激励函数，并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。奇偶判别和混沌时间序列预测例子的实验结果表明了它具有良好的函数逼近能力和推广能力，收敛速度和均方误差均优于相同结构的多层感知器模型。

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