waveletkernelnet: an interpretable deep neural network for industrial intell

WaveletKernelNet是一种可解释的深度神经网络，专为工业智能设计。这种网络结构采用了小波变换和卷积核技术，将它们结合在一起，可以高效地提取输入数据的关键特征，从而实现准确的预测和分类。相比于传统的深度神经网络结构，WaveletKernelNet更容易解释，有助于工业领域的决策者和操作者理解模型的工作原理和结果，提高决策的可信程度。此外，WaveletKernelNet还采用了逐层训练的方式，可以减少网络训练的时间和精力成本，提高网络的效率和准确性。总之，WaveletKernelNet是一种基于小波变换和卷积核的可解释深度神经网络，可以在工业智能领域中发挥重要作用，提高预测和分类的准确性和效率，为工业生产提供更好的数据支持和决策依据。