基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真

1.程序功能描述
        基于小波神经网络的数据分类算法。输入为5个特征值，输出为判断（是，否）。拿50组数据对本算法作为训练组，后30组数据作为验证组。这里，我们首先调用数据，然后对50组数据进行训练，然后对30组数据进行识别测试。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

大于0.01，识别为一类，小于0.01识别为二类。

3.核心程序

%%数据的导入
%导入50组数据,采用手动导入的方式
load data50.txt;
%导入30组数据,采用手动导入的方式
load data30.txt;
load test1.txt;
load test2.txt;
 
%距离---速度---峰值---波形宽度---波形面积
data_50=data50;
data_50(:,1);%距离
data_50(:,2);%速度
data_50(:,3);%峰值
data_50(:,4);%波形宽度
data_50(:,5);%波形面积
 
 
 
 
%对50组数据进行训练
[H,I,whi,b1,b,a,J,wjh,b2,err]=WNN_train(data_50);
 
 
figure;
plot(err,'b-o')
 
%进行识别
result=WNN_rec(H,I,whi,b1,b,a,J,wjh,b2,data30);
%识别结果
result
%识别曲线
figure;
plot(result,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
 
for i = 1:length(result)
    if result(i)>0.035
        disp('是');
    end
    if result(i)<0.035
        disp('否');
    end
end
16_004m

4.本算法原理
        小波神经网络是一种前馈神经网络，它采用小波函数作为激活函数。小波分析是一种有效的信号处理工具，能够在时频域内同时提供信号的局部信息。小波神经网络利用这一特点，通过小波变换来捕捉数据的局部特征，从而提高分类的性能。

       一个典型的小波神经网络包括输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。隐藏层的神经元采用小波函数作为激活函数。

输入层：接收原始数据信号。

隐藏层：使用小波函数作为激活函数，参数包括尺度参数$a$和平移参数$b$，这些参数在训练过程中学习得到。

输出层：根据问题的需求，输出层可以是线性或者非线性的。

       小波基函数： 小波神经网络利用小波函数作为其内在的激活函数或特征提取器。例如，对于离散小波变换（DWT），输入信号x[n]经过小波基函数ψ_{j,k}(n)的卷积运算得到多尺度系数，其中j是尺度参数，k是位置参数。

       网络结构： WNN通常包含输入层、隐藏层（小波层）以及输出层。在小波层中，每个节点对应一个特定的小波基函数，通过小波变换对输入数据进行特征提取。

       训练与优化： 通过反向传播或其他优化方法调整连接权重，使得网络能够最小化预测误差。对于分类任务，损失函数可以是交叉熵等指标。

       决策机制： 在完成小波特征提取后，网络可能进一步将这些特征输入到传统的人工神经网络架构中，如Sigmoid或ReLU激活函数的多层感知机，最终产生分类结果。