将小波变换与mlp结合的神经网络有哪些 举例说明

小波变换和MLP可以结合使用来完成许多图像处理任务，例如图像分类、目标检测等。下面举例说明几种常见的小波变换与MLP结合的神经网络：

1. 小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)：该网络结构是使用小波变换提取图像特征，并将这些特征输入到神经网络中进行分类或回归等任务。其具体实现方式是将输入图像进行小波变换，然后将小波系数作为输入特征，输入到多层感知机中进行训练和预测。小波神经网络有较好的分类性能和泛化能力，适用于图像分类、目标检测等任务。

2. 基于小波包变换的神经网络：该网络结构是使用小波包变换提取图像特征，并将这些特征输入到神经网络中进行分类或回归等任务。其具体实现方式是将输入图像进行小波包变换，然后将小波包系数作为输入特征，输入到多层感知机中进行训练和预测。基于小波包变换的神经网络具有更好的局部特征提取能力，适用于一些需要提取图像局部信息的任务，例如目标检测、人脸识别等。

3. 基于小波熵的神经网络：该网络结构是使用小波熵作为图像特征，并将这些特征输入到神经网络中进行分类或回归等任务。其具体实现方式是将输入图像进行小波变换，并计算小波系数的熵作为特征，然后将这些特征输入到多层感知机中进行训练和预测。基于小波熵的神经网络能够反映图像的复杂程度和纹理信息，适用于一些需要提取图像纹理信息的任务，例如纹理分类、纹理检索等。

需要注意的是，这只是几种常见的小波变换与MLP结合的神经网络，实际上可以根据具体任务需求设计不同的网络结构，并根据实验结果进行优化和调整。