實(shí)際應(yīng)用中信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)知識(shí)經(jīng)常是未知的,為探究未知噪聲環(huán)境中加權(quán)隨機(jī)匯池網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)參數(shù)估計(jì)性能,本文研究了加權(quán)隨機(jī)匯池網(wǎng)絡(luò)中信號(hào)估計(jì)的遞歸最小二乘自適應(yīng)遞推算法,分析了該模型下算法的收斂性、均方誤差、學(xué)習(xí)曲線等統(tǒng)計(jì)特征。在非平穩(wěn)輸入信號(hào)下,引入遺忘因子,探究了算法有效跟蹤信號(hào)變化的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了關(guān)于算法收斂性與均方誤差性能的理論分析,同時(shí)還證實(shí)了自適應(yīng)過程中的超閾值隨機(jī)共振現(xiàn)象。本文研究結(jié)果對(duì)于加權(quán)隨機(jī)匯池網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用具有理論指導(dǎo)義。 

【文章來源】：復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2020,17(01)CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]最小二乘法的多角度分析及其應(yīng)用[J]. 曹宏舉,郭巧麗.  高等數(shù)學(xué)研究. 2019(01)
[2]最優(yōu)加權(quán)隨機(jī)匯池網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)算法研究[J]. 韓博,景文騰,耿金花,段法兵.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2018(04)
[3]最優(yōu)加權(quán)隨機(jī)匯池網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)性能研究[J]. 景文騰,韓博,耿金花,許麗艷,段法兵.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2018(03)



本文編號(hào)：3106367