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针对储备池的适应性问题,提出了一种复合回声状态网络模型(CESN).CESN依据增量生长准则构建小世界无标度进化状态储备池,解除了储备池谱半径的限制.同时,CESN将离散小波函数作为神经元的激活函数,用Symlets小波函数替代部分储备池神经元的S型函数,Symlets小波函数的伸缩和平移变换特征丰富了动态储备池的状态空间.将CESN应用于一些非线性时间序列逼近问题中,即NARMA系统、Henon映射和二氧化碳浓度预测.实验结果表明,在逼近高度复杂的非线性系统方面,CESN明显优于注入Symlets小波的经典回声状态网络(S-ESN)和具有高聚类系数的无标度回声状态网络(SHESN). 相似文献
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