想用小波神经网络Matlab编程，怎么学？一下子让我看程序我一点都看不懂啊。。。。
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你必须得了解神经网络吧，光那个训练函数及newff就够你琢磨半天的，然后在分析小波吧，如果没学过的肯定也得下下功夫了，其实就这两部分，建议单独各自找个例子代码运行一下，比较直观的学习我觉的是matlab学好的捷径，事在人为，没有什么好办法，只要你下那么一点点功夫，总比玩局dota要有成就感的多，放心这2部分的例子数不胜数，多看看没坏处的！
只是建议，还是那句事在人为，多学点没坏处！
谷歌人工智能写作项目：小发猫
什么是“小波神经网络”？能干什么用呀
小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络AI爱发猫。
它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。
它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。
“小波神经网络”的应用：1、在影像处理方面，可以用于影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。
它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。
包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。扩展资料：小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。
其中，焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来，人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。
小波神经网络具有以下特点：首先，小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性；其次，网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题；第三，有较强的函数学习能力和推广能力。
小波神经网络的优势是什么？谢谢
小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。
总的而言，对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快，精度更高。
小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数
确定隐层节点数的方法为“试凑法”。隐含神经元的数目是非常重要的，它的选取结果直接影响到网络的性能好坏。
如果隐含层的神经元数量太少，网络就不能够很好的学习，即便可以学习，需要训练的次数也非常多，训练的精度也不高。
当隐含层神经元的数目在一个合理的范围内时，增加神经元的个数可以提高网络训练的精度，还可能会降低训练的次数。
但是，当超过这一范围后，如果继续增加神经元的数量，网络训练的时间又会增加，甚至还有可能引起其它的问题。
那么，究竟要选择多少个隐含层神经元才合适呢?遗憾的是，至今为止还没有理论规定该如何来确定网络隐含层的数目。所以，只能用尝试的方法来寻找最适宜的隐含层神经元数目。
本文采取的做法是:构建多个BP网络，它们除了隐含层神经元个数不同外，其它一切条件都相同，通过比较它们训练的循环次数和网络精度，找到最佳的神经元个数。小波神经网络的隐层设计原则也遵循这个方法。
也有一些经验公式，可以作为参考。
想训练小波神经网络 但是没有训练样本怎么办
关于小波神经网络的平移因子和伸缩因子
平移因子b和伸缩因子a都是通过训练得到的，确定变化量的方法依然是误差反传算法。可参考附件中的《30个案例》的第23个案例——基于小波神经网络的短时交通流量时间序列预测。
小波神经网络相比于前向的神经网络,它有明显的优点:首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的,可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性;其次小波神经网络有更强的学习能力,精度更高。
总的而言，对同样的学习任务,小波神经网络结构更简单,收敛速度更快，精度更高。