利用小波散射网络对静态过程进行表示，获得更高阶矩并可用于区分具有相同傅立叶功率谱的纹理，对于手写数字和纹理判别任务取得了最先进的分类结果。

Mar, 2012

本文提出了一种在未知图形几何的情况下对定义在图上的高维数据进行分类的方法 - 基于 Haar 散射变换，该变换能够计算出不变的信号描述符，并通过深度级联计算正交 Haar 小波变换来实现。此外，本文还介绍了一种用于无序图形上采样的多尺度邻域估计方法，并对通过降维实现的监督分类在样本集上进行了测试。

Jun, 2014

通过小波卷积和模运算，计算多阶调制谱系数，得到一种可以稳定处理时间扭曲的局部平移不变表示，可用于音乐类型和电话语音方面的分类，并取得了最新的分类结果。

Apr, 2013

本文介绍一种基于波浪变换滤波器的深度散射卷积网络，通过引入几何先验知识来细化图像特征提取，从而实现图像分类和理解的目标。

Dec, 2014

本文构建了 L2 (R^d) 上的平移不变算子，并证明了其对于相应微分同胚的 Lipshitz 连续性；同时，提出了散射算子的概念，并将其应用于频率分布不同的过程的辨别；最终，将散射算子扩展到了 L2 (G) 上，并成功定义了平移旋转不变的散射算子。

Jan, 2011

本文介绍广义散射变换作为深度神经网络数学模型，并探讨其在无监督和有监督学习及分类中的应用。

Jun, 2013

通过使用三维信号的小波散射系数作为特征的普通机器学习架构，扩展了先前仅用于小有机分子回归的固体谐波小波散射变换的机器学习框架。 采用与平移和旋转等变的一般可转向小波，形成了一个目标函数的稀疏模型。 作为此方法的一个例子，使用平面波密度泛函理论方法生成的数据库对无定形锂硅材料状态的形成能线性回归模型进行了训练，结果产生了与其他类似生成的数据库上的机器学习方法相比的最先进结果。

Nov, 2018

本文提出了一种关于散射谱模型的方法，基于散射系数的协方差，通过旋转和缩放对物理场进行多尺度分析并得出其低维结构表达，这个通用的方法可以用于数据探索、分类、参数推断、对称检测和成分分离。

Jun, 2023

通过多尺度不变字典和小波散射不变量等方法，可以更加高效地估算有机分子的量子化学能量。

May, 2016

通过深度卷积网络在刚体运动分组上计算卷积，利用平移和旋转变量定义小波，实现了沿平移和旋转轴自适应不变性。该方法不仅保留关节旋转和平移信息，还能以任意所需比例提供全局不变性。文章通过对单个实现的稳定过程进行分类研究和分析，在多个纹理数据库上取得了最先进的结果，具有重要的旋转和缩放可变性。

Mar, 2014