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针对传统回声状态网络(ESN)难以解决多振荡子叠加(MSO)问题,提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN).该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成.利用矩阵的奇异值分解(SVD)构造每个子储备池的权值矩阵,并依据分块对角矩阵原理,将子储备池逐一添加至网络中.在网络增长过程中,IM-ESN无需放缩权值矩阵便能保证网络的状态回声特性.MSO问题的仿真结果表明,IM-ESN能够自主确定与问题复杂度相匹配的网络规模,具有较好的预测性能和鲁棒性.
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控制与决策
Year： 2016
Issue： 08
Volume： 31
Page： 1481-1486
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