小波神经网络 python代码

小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）是一种结合小波分析理论和神经网络技术的新型人工神经网络模型，主要应用于信号处理和模式识别领域。下面是一个用Python编写的小波神经网络的示例代码：

import numpy as np
import pywt

def wavelet_neural_network(X_train, y_train, X_test):
    X_train_transformed = apply_wavelet_transform(X_train)  # 对训练集进行小波变换
    X_test_transformed = apply_wavelet_transform(X_test)  # 对测试集进行小波变换

    model = create_wavelet_neural_network()  # 创建小波神经网络模型

    model.fit(X_train_transformed, y_train)  # 在变换后的训练集上训练模型

    y_pred = model.predict(X_test_transformed)  # 在变换后的测试集上进行预测

    return y_pred

def apply_wavelet_transform(data):
    transformed_data = []
    for i in range(len(data)):
        coefficients = pywt.wavedec(data[i], 'db4', level=4)  # 使用db4小波基进行4级小波变换
        transformed_data.append(np.concatenate(coefficients))
    return np.array(transformed_data)

def create_wavelet_neural_network():
    # 在这里创建小波神经网络模型，可以使用Keras、PyTorch等深度学习库
    model = ...
    return model

# 在主函数中调用wavelet_neural_network函数进行训练和预测
if __name__ == "__main__":
    X_train = ...  # 训练集数据
    y_train = ...  # 训练集标签
    X_test = ...  # 测试集数据

    y_pred = wavelet_neural_network(X_train, y_train, X_test)
    print(y_pred)

上述代码首先定义了一个函数`wavelet_neural_network`，用于实现小波神经网络的训练和预测过程。在函数中，首先对训练集和测试集进行小波变换，然后创建小波神经网络模型，并在变换后的训练集上训练模型，最后在变换后的测试集上进行预测。

函数`apply_wavelet_transform`用于对数据进行小波变换，这里使用了`pywt`库来进行小波变换，使用db4小波基进行4级小波变换。函数`create_wavelet_neural_network`用于创建小波神经网络模型，在实际应用中可以使用深度学习库如Keras、PyTorch来创建模型。

主函数中调用`wavelet_neural_network`函数，并传入训练集数据、训练集标签和测试集数据进行训练和预测，最后打印预测结果`y_pred`。