本文關鍵詞：基于生物進化的可恢復回聲狀態(tài)網(wǎng)絡模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決回聲狀態(tài)網(wǎng)絡儲備池在遭受隨機故障和蓄意攻擊等復雜情況下的適應性問題,提出了一種具有生物進化特征的可恢復回聲狀態(tài)網(wǎng)絡—3DP-RESN.基于優(yōu)先匹配的復制、新增加連接的變異和新增加連接的死亡進化策略,3DP-RESN能夠?qū)崿F(xiàn)從被破壞的網(wǎng)絡拓撲中自恢復.將3DP-RESN、傳統(tǒng)ESN(CESN)和被破壞的ESN(DESN)應用于NARMA系統(tǒng)、Henon映射和figure8這3種非線性時間序列逼近任務.實驗結果表明,當儲備池發(fā)生故障時,3DP-RESN對于3種時間序列的預測精度明顯優(yōu)于DESN,接近甚至高于未遭受儲備池故障的CESN,尤其在figure8實驗中,3DP-RESN與CESN、DESN相比,預測精度分別提高了30.56%和7.01%.此外,3DP-RESN的短期記憶能力也接近于CESN,因此,3DP-RESN具有強大的自適應恢復能力.
【作者單位】： 北京理工大學軟件學院數(shù)字表演與仿真技術實驗室;
【關鍵詞】： 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡 生物進化 可恢復能力 時間序列預測
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61202243) 國家教育部博士點基金資助項目(20121101110037)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(recurrent neural networks,RNN)是一種有效的非線性逼近方法,但是RNN訓練方式過于復雜,通常會出現(xiàn)慢收斂、過擬合和局部最優(yōu)解等問題.針對RNN中存在的問題,Jaeger提出了一種改進的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡結構—回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(echo state networks,ESN)[1],其核心是一個由大

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  本文關鍵詞：基于生物進化的可恢復回聲狀態(tài)網(wǎng)絡模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：414948