论文摘要
为了提高回声状态网络的非线性映射能力和网络的学习性能,提出了偏鲁棒M回归回声状态网络。首先,将储备池激活函数的输出矩阵作为PRM算法的输入样本数据,输出向量作为PRM算法的输出样本数据;其次,对输入输出样本进行加权处理,建立它们之间的回归模型来获取PRM算法的回归系数(即ESN网络的输出权值);最后,通过仿真实验验证,与回声状态网络相比,该算法不仅是有效的、可行的,而且具有较高的测试精度和良好的泛化能力。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 麻风梅,王改堂
关键词: 回声状态网络,偏鲁棒回归,残差权值,杠杆权值
来源: 弹箭与制导学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 自动化技术
单位: 电子与信息工程学院安康学院,西安现代控制技术研究所
基金: 陕西省社科基金(2014H13)资助
分类号: TP183
DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2019.05.014
页码: 59-62
总页数: 4
文件大小: 1598K
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