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1、隨著應(yīng)用的深入和拓展,數(shù)據(jù)計(jì)算呈現(xiàn)出越來越高的復(fù)雜性,包括高度非線性、混沌、含噪量大等。具有這種特點(diǎn)的計(jì)算問題,傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法和智能算法,例如積分、微分、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,已經(jīng)逐漸不能勝任。而回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(ESN)由于其訓(xùn)練算法簡(jiǎn)捷,全局最優(yōu)等特點(diǎn),有望成為解決此類問題的有力工具。
回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)在處理與時(shí)序有關(guān)的數(shù)據(jù)方面,表現(xiàn)出優(yōu)良的計(jì)算能力,常常被應(yīng)用于預(yù)測(cè)、控制、系統(tǒng)辨識(shí)、語音識(shí)別、異常檢測(cè)、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域
2、。本文主要圍繞ESN的計(jì)算能力開展研究,并重點(diǎn)關(guān)注ESN的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的重要影響。通過對(duì)影響ESN計(jì)算能力的多種因素的分析,把儲(chǔ)備池的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為研究重點(diǎn),進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析。
首先,在ESN的儲(chǔ)備池中引入諸如規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、無尺度網(wǎng)絡(luò)等拓?fù)?,?gòu)建不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的儲(chǔ)備池和對(duì)應(yīng)的ESN模型。為了驗(yàn)證本文所研究的多種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)ESN計(jì)算實(shí)用價(jià)值,選用非線性自回歸滑動(dòng)模型、Mackey-Glass混沌系統(tǒng)、洛倫茲混沌系統(tǒng)等作為
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