一种增量式模块化回声状态网络
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 北京工业大学a. 电子信息与控制工程学院,b. 计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;
2. 济南大学数学科学学院,济南250022.

作者简介:

李凡军

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61203099, 61225016, 61533002);北京市自然科学基金项目(Z141100001414005);北京市教委基金项目(km201410005001, KZ201410005002);中国博士后基金项目(2014M550017).


An incremental modular echo state network
Author:
Affiliation:

1a. College of Electronic Information and Control Engineering,1b. Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;
2. School of Mathematical Science, University of Ji’nan,Ji’nan 250022,China.

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    摘要:

    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.

    Abstract:

    An incremental modular echo state network(IM-ESN) is proposed to solve the multiple superimposed oscillator(MSO) problem, which is difficult to be solved by conventional ESNs. The reservoir of IM-ESN is made up of sub-reservoirs which are mutually independent. The weight matrices of sub-reservoirs are designed via the singular value decomposition(SVD) method. Based on the block diagonal matrix theory, the generated sub-reservoirs are added to the existing network one by one. During the growth of the network, IM-ESN can guarantee the echo state property without posterior scaling of the weights. The experiment results on the MSO problem show that the IM-ESN can determine its network complexity to match the given applications automatically, with better prediction performance and robustness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李凡军 乔俊飞.一种增量式模块化回声状态网络[J].控制与决策,2016,31(8):1481-1486

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  • 收稿日期:2015-07-19
  • 最后修改日期:2015-11-13
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  • 在线发布日期: 2016-08-20
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