这是一个用小波神经网络进行非线性函数逼近的例子，拟合效果非常好，保证能运行！有详细注释！我是参考《青岛海洋大学学报》 2001年第1期 一种基于BP算法学习的小波神经网络编写的，大家可以针对原文更好的理解我的程序！-This is a wavelet neural network with nonlinear function approximation example of fitting results is very good, guaranteed to run! Detailed N

基于小波变换的神经网络代码，与BP神经网络进行比较。可以在某些方面进行优化。-Neural network code based on wavelet transform is compared with BP neural network. In certain areas can be optimized.

<青岛海洋大学学报> 2001年第1期 一种基于BP算法学习的小波神经网络，对网络初始化进行训练和学习，最后输出-< Qingdao Ocean University> 2001 first a learning algorithm based on BP neural network, the network initialization for training and learning, the final output

为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象

为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象