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基于非线性散射函数和小波神经网络建模方法的研究及应用的任务书
一、背景
由于现代工业和科技的发展，越来越多的数据被产生和收集。在这种情况下，大规模数据的处理和分析变得愈加重要，数据建模是其中最重要的一个领域。数据建模可以通过对已有数据的学习来预测未来发生的事情，并做出相应的决策。传统的建模方法一般基于线性函数，但是在某些情况下，系统呈现非线性的特性，这时候线性函数建模就无法适用。因此需要寻找适用于非线性系统的建模方法。
非线性散射函数是一种新的非线性方法，体现在数据建模中反映出强大的特性，而小波神经网络是近年来融合了小波分析和神经网络技术的新桥梁模型。而小波神经网络能够在一定程度上解决数据建模中出现的非线性问题，有效地进行数据泛化学习。因此，基于非线性散射函数和小波神经网络进行数据建模，可以提高建模精度并解决存在的问题，比如噪声、数据异常等。
二、任务描述
1.了解非线性散射函数理论及基本方法
（1）理解非线性函数和散射函数的基本概念及计算方法
（2）掌握非线性散射函数的理论基础和特性
（3）研究非线性散射函数在数据建模中的应用
2.熟悉小波神经网络的应用及其优点
（1）了解小波分析和小波神经网络的基本概念及计算方法
（2）掌握小波神经网络模型的结构和学习算法
（3）研究小波神经网络在数据建模中的应用及其优点
3.基于非线性散射函数和小波神经网络的数据建模方法
（1）分析非线性散射函数和小波神经网络的特点
（2）探讨如何应用非线性散射函数和小波神经网络建立数据建模模型
（3）评价基于非线性散射函数和小波神经网络的数据建模方法的优劣，并且进一步改进算法
4.数据建模的应用
（1）选择合适的数据集进行实验及数据建模
（2）分析建模结果，评价基于非线性散射函数和小波神经网络的建模方法的有效性
（3）对比其他建模方法，评价不同建模方法的优劣，并且进一步改进算法
三、任务计划
本次任务计划为4周，分为以下几个阶段：
第一周：调研阶段
（1）研究非线性散射函数的相关论文和实验资料
（2）学习小波神经网络的相关理论和计算方法
（3）确定本次任务的目标和方法
第二周：算法设计阶段
（1）选择实验数据集
（2）确定使用的非线性散射函数和小波神经网络的模型
（3）设计算法流程
第三周：实验实现阶段
（1）实现算法流程
（2）对数据集进行特征提取
（3）建立基于非线性散射函数和小波神经网络的数据建模模型
第四周：实验分析阶段
（1）分析实验结果，评估建模方法的有效性
（2）对比其他建模方法，评价不同建模方法的优劣
（3）改进算法，并进行进一步实验分析
四、任务要求
1.完成本次任务的目标，撰写详细实验报告，并在课堂上进行讲解；
2.独立思考和创新能力；
3.及时汇报进展，及时与指导教师交流发现的问题；
4.遵守学术规范，不抄袭、不剽窃；
5.按照任务计划完成任务。