介绍了用于心电数据压缩而构造的一种小波神经网络以及它的小波元选择的方法．提出了根据对心电数据做频谱估计，确定其时频域支撑，再根据小波的时频特性确定小波函数的时频域支撑，来初步选定小波元，然后再利用OLS算法对初选的小波元进行筛选．选用Morlet小波为母小波，并用一段心电信号来对该方法进行验证．验证结果表明落在心电数据频谱范围内的Morlet小波有152个，再通过OLS算法筛选后小波元数大大减少了，使得小波网络的尺寸趋于最优．在网络训练时，训练时间也明显地减少．

基于信息融合技术的思想,从航姿系统故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术,集小波分析与神经网络于一体的紧密型小波神经网络,并给出了具体的算法。通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合。此诊断系统充分利用了各种特征信息,有效提高航姿系统故障检测和诊断效率,同时为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法。