针对输入空间包含多种类型的数据时, 以单一的神经网络为模型, 其收敛很困难的问题, 提出一种基于模块
小波神经网络的建模方法. 利用分而治之思想, 模块神经网络通过一个门控网络进行分类和协调, 可以将一个复杂任
务分解成几个简单的子任务, 每个子任务由一个局部专家网络学习. 与传统的模块网络不同, 这里的专家网络是小波
网络而不是BP 网络. 将所提出的网络模型用于热连轧产品质量建模, 并与单一的神经网络建模结果进行比较. 建模
结果表明, 模块小波神经网络模型优于单一神经网络模型.