摘要：人工神经网络在实际应用中较多采用基于Sigmoid激励函数的BP神经网络,Sigmoid激励函数为全局函数,其支集为整个欧氏空间,存在严重重叠,所以存在较易陷入局部极小、收敛速度慢、抗噪声能力差的特点.为解决人工神经网络在综合评价中存在的一些问题,本文提出利用WNN建立综合评价模型.WNN是建立在小波理论基础上的一类新型前馈神经网络.小波神经网络兼容了小波与神经网络的优越性,一方面,充分利用小波变换的时一频局部化特性;另一方面,发挥神经网络的自学习功能,从而具有较强的逼近与容错能力.

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