發(fā)布時(shí)間：2017-06-02 10:19

  本文關(guān)鍵詞：基于生物進(jìn)化的可恢復(fù)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)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(luò)儲(chǔ)備池在遭受隨機(jī)故障和蓄意攻擊等復(fù)雜情況下的適應(yīng)性問題,提出了一種具有生物進(jìn)化特征的可恢復(fù)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)—3DP-RESN.基于優(yōu)先匹配的復(fù)制、新增加連接的變異和新增加連接的死亡進(jìn)化策略,3DP-RESN能夠?qū)崿F(xiàn)從被破壞的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲凶曰謴?fù).將3DP-RESN、傳統(tǒng)ESN(CESN)和被破壞的ESN(DESN)應(yīng)用于NARMA系統(tǒng)、Henon映射和figure8這3種非線性時(shí)間序列逼近任務(wù).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)儲(chǔ)備池發(fā)生故障時(shí),3DP-RESN對(duì)于3種時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度明顯優(yōu)于DESN,接近甚至高于未遭受儲(chǔ)備池故障的CESN,尤其在figure8實(shí)驗(yàn)中,3DP-RESN與CESN、DESN相比,預(yù)測(cè)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(qiáng)大的自適應(yīng)恢復(fù)能力.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)軟件學(xué)院數(shù)字表演與仿真技術(shù)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 生物進(jìn)化 可恢復(fù)能力 時(shí)間序列預(yù)測(cè)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202243) 國家教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20121101110037)
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural networks,RNN)是一種有效的非線性逼近方法,但是RNN訓(xùn)練方式過于復(fù)雜,通常會(huì)出現(xiàn)慢收斂、過擬合和局部最優(yōu)解等問題.針對(duì)RNN中存在的問題,Jaeger提出了一種改進(jìn)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)—回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(echo state networks,ESN)[1],其核心是一個(gè)由大

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