Resumen

ALARCON-AQUINO, V. et al. Wavelet-network based on L₁-norm minimisation for learning chaotic time series. J. appl. res. technol [online]. 2005, vol.3, n.3, pp.211-219. ISSN 2448-6736.

En este artículo se presenta una red neuronal-wavelet basada en la minimización de la norma L₁ para aprendizaje de series de tiempo caóticas. El método propuesto, el cuál se basa en un análisis multi-resolución, utiliza wavelets como funciones de activación en la capa oculta de la red neuronal-wavelet. Se propone utilizar la norma L₁, en lugar de la tradicional norma L₂, debido a que la norma L₁ es superior a la norma L₂ cuando la señal tiene distribuciones sesgadas o de colas pesadas. Se presenta una comparación del método propuesto con esquemas reportados previamente utilizando series de tiempo caóticas conocidas. Los resultados de simulación revelan que la red neuronal-wavelet basada en la norma L₁ tiene una mejor eficiencia que la red neuronal con propagación hacia atrás y la red neuronal-wavelet basada en la tradicional norma L₂ cuando se aplica a datos sintéticos.

Palabras llave : Wavelet-networks; Wavelets; Multi-resolution Analysis; Learning Chaotic Time Series.

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