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2011 | OriginalPaper | Chapter

Wavelet Neural Network Algorithms with Applications in Approximation Signals

Authors : Carlos Roberto Domínguez Mayorga, María Angélica Espejel Rivera, Luis Enrique Ramos Velasco, Julio Cesar Ramos Fernández, Enrique Escamilla Hernández

Published in: Advances in Soft Computing

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we present algorithms which are adaptive and based on neural networks and wavelet series to build wavenets function approximators. Results are shown in numerical simulation of two wavenets approximators architectures: the first is based on a wavenet for approach the signals under study where the parameters of the neural network are adjusted online, the other uses a scheme approximators with an IIR filter in the output of wavenet, which helps to reduce convergence time to a minimum time desired.

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Metadata
Title
Wavelet Neural Network Algorithms with Applications in Approximation Signals
Authors
Carlos Roberto Domínguez Mayorga
María Angélica Espejel Rivera
Luis Enrique Ramos Velasco
Julio Cesar Ramos Fernández
Enrique Escamilla Hernández
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-25330-0_33

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