基于生物进化的可恢复回声状态网络模型

发布时间：2017-06-02 10:19

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【摘要】：为解决回声状态网络储备池在遭受随机故障和蓄意攻击等复杂情况下的适应性问题,提出了一种具有生物进化特征的可恢复回声状态网络—3DP-RESN.基于优先匹配的复制、新增加连接的变异和新增加连接的死亡进化策略,3DP-RESN能够实现从被破坏的网络拓扑中自恢复.将3DP-RESN、传统ESN(CESN)和被破坏的ESN(DESN)应用于NARMA系统、Henon映射和figure8这3种非线性时间序列逼近任务.实验结果表明,当储备池发生故障时,3DP-RESN对于3种时间序列的预测精度明显优于DESN,接近甚至高于未遭受储备池故障的CESN,尤其在figure8实验中,3DP-RESN与CESN、DESN相比,预测精度分别提高了30.56%和7.01%.此外,3DP-RESN的短期记忆能力也接近于CESN,因此,3DP-RESN具有强大的自适应恢复能力.
【作者单位】： 北京理工大学软件学院数字表演与仿真技术实验室;
【关键词】： 回声状态网络 生物进化 可恢复能力 时间序列预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202243) 国家教育部博士点基金资助项目(20121101110037)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 递归神经网络(recurrent neural networks,RNN)是一种有效的非线性逼近方法,但是RNN训练方式过于复杂,通常会出现慢收敛、过拟合和局部最优解等问题.针对RNN中存在的问题,Jaeger提出了一种改进的递归神经网络结构—回声状态网络(echo state networks,ESN)[1],其核心是一个由大

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本文编号：414948