控制与决策

作者：王磊,苏中,乔俊飞,赵静

单位：北京信息科技大学 高动态导航技术北京市重点实验室,北京 100192;北京京信科高端信息产业技术研究院有限公司,北京 100192;北京工业大学 信息学部,北京 100124,,北京信息科技大学 高动态导航技术北京市重点实验室,北京 100192,,北京工业大学 信息学部,北京 100124,,中国标准化研究院,北京 100191,

关键词：回声状态网络;增量式学习;奇异值分解;正则化;留一交叉验证

基金：国家重点研发计划项目(2020YFC1511702)；国家自然科学基金项目(61771059).

针对回声状态网络(ESN)的结构设计问题,提出增量式正则化回声状态网络(IRESN).该网络由相互独立的子储备池模块构成,首先,子储备池根据奇异值分解方法生成,且可以保证每个子储备池权值矩阵的奇异值都小于1;其次,利用问题复杂度或者残差,将网络中逐一添加子储备池,直至满足预设的终止条件,在生成IRESN的过程中,回声状态特性能够得以保证,并不需要缩放储备池权值矩阵;然后,为了解决不适定问题,在网络增量式学习过程中,利用正则化方法训练输出权值,并利用留一交叉验证方法选择正则化参数.仿真结果表明,与其他ESNs相比较,所得网络具有紧凑的结构和较高的预测精度.

来源：2022年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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