回响状态网络输出连接权重的一个稳定训练方法
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1.西安交通大学系统工程研究所2. 长安大学信息工程学院

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宋青松

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;国家自然科学基金


Stable training method for output connection weights of echo state
networks
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    摘要:

    鉴于在回响状态网络(ESN) 的应用中常使用Wiener-Hopf 方程学习输出连接权重, 但该方法难以保证自
    治ESN 的稳定性, 首先分析了导致该稳定性丧失的原因, 提出并证明了自治ESN 具备Lyapunov 稳定性的一个充分
    条件; 然后将输出连接权重学习问题转化为一个非线性约束的最优化问题, 并采用粒子群优化算法求解. 仿真结果表
    明, 所提方法既能确保ESN 获取高精度的预测输出, 又能保证ESN 的Lyapunov 稳定性.

    Abstract:

    In applications of echo state network (ESN), the Wiener-Hopf equation is usually used to learn the ESN’s output
    connect weights, but can hardly ensure the stability of the autonomous ESNs. Therefore, The reasons for the loss of the
    stability are analyzed firstly, and a sufficient condition of the Lyapunov stability for the autonomous ESNs is proposed
    and proved. Then the output connect weight learning problem is translated into an optimization problem with a nonlinear
    constraint. Particle swarm optimization algorithm is employed to solve the optimization problem. Finally, the simulation
    results show that the method proposed can not only result in high-precision prediction outputs of the ESN, but also ensure its
    Lyapunov stability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

宋青松, 冯祖仁, 李人厚.回响状态网络输出连接权重的一个稳定训练方法[J].控制与决策,2011,26(1):22-26

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  • 收稿日期:2009-10-21
  • 最后修改日期:2009-12-28
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  • 在线发布日期: 2011-01-20
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