小波分析方法的机器学习实现途径主要涉及将小波变换与神经网络等机器学习技术结合，以提高模型的逼近能力、容错能力和学习性能。以下是几种实现途径的详细讨论：

1. 小波神经网络：小波神经网络是将小波变换的时频域化特性与神经网络的自学习功能相结合的一种模型。它可以作为前馈神经网络的输入前置处理工具，形成松散型小波神经网络，或者将尺度函数（或小波母函数）作为基函数构造神经网络形成紧致型小波神经网络。这种结合方式利用了小波变换在时频分析中的优势，使得小波神经网络更适合学习局部非线性和快速变化的函数。
2. 改进的小波神经网络结构和学习算法：为了提高小波神经网络的性能，研究者提出了多种改进方法。例如，通过引入加权系数、Cauchy随机数、改进收缩-扩张系数和自然选择等策略，改进量子粒子群优化算法来训练小波基系数和网络权值。此外，还有基于退火思想的蚁群遗传算法被提出作为小波神经网络的学习算法，以搜索到一组理想的网络参数。
3. 小波分析与其他机器学习技术的耦合：除了与神经网络的结合外，小波分析还与其他机器学习技术如支持向量机（SVM）结合，用于提高特定任务的性能。例如，在语音端点检测中，首先利用小波变换提取语音信号的特征量，然后将这些特征量作为SVM的输入进行训练和建模。
4. 小波分析在特定应用中的实现：小波分析不仅在理论研究中有广泛应用，也在实际应用中显示出其独特的优势。例如，在环境系统建模中，小波神经网络被用于对缺损气象数据进行补偿；在高程拟合中，小波神经网络模型能够利用有限的样本信息获得最好的学习效果和泛化能力。

总结来说，小波分析方法的机器学习实现途径主要包括小波神经网络的构建和优化、与其他机器学习技术的耦合以及在特定应用场景中的实现。这些途径展示了小波分析在处理复杂非线性问题时的强大能力和灵活性。