小波神经网络的python代码

小波神经网络的Python代码可以使用PyWavelets和Keras库来实现。以下是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建小波神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 加载数据
data = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = data[:,0:8]
Y = data[:,8]

# 进行小波变换
cA, cD = pywt.dwt(X, 'haar')

# 将小波系数作为输入数据
X = np.concatenate((cA, cD), axis=1)

# 编译和拟合模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X, Y)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

在这个例子中，我们使用了Pima Indians Diabetes数据集，并对输入数据进行了小波变换。我们将小波系数作为输入数据来训练小波神经网络模型。