构建复杂回响状态网络的新方法

被引：8

作者：

宋青松

冯祖仁

机构：

[1] 西安交通大学系统工程研究所

来源：

西安交通大学学报 | 2009年 / 43卷 / 04期

关键词：

混沌时间序列预测; 复杂度; 回响状态网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

研究了人工神经网络混沌时间序列预测应用中的拓扑选择问题,受大脑皮层生长发育过程启发,提出一种类皮层网络——复杂回响状态网络(CESN)的构建方法.将影响皮层网络生长发育过程的依赖距离和依赖时间窗口的2个生长机制中的规模因子、距离敏感因子、密度敏感因子、种子神经元个数,以及时间窗宽度等调控因子,类比地定义为CESN构建过程中的构造参数.实验发现,CESN的拓扑结构能够被这些构造参数惟一地确定,并且当种子神经元个数取值约为网络规模的10%时,构建出的CESN几乎具有最优的预测精度.根据这个发现,仿真证实了CESN能够被更省时地构建,表明所提方法是一种高效的网络构建方法.

引用

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共 4 条

[1]

基于多通道脑电特征运动意识任务的分类 [J].