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回声状态网络的拓扑结构研究
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回声状态网络的拓扑结构研究
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1)&&echo state network
回声状态网络
Considering the shortages in the prediction of chaotic time-series using single variable,this paper studies a new multivariate chaotic time-series prediction model,which is based on the principal components analysis(PCA) and echo state networks(ESN).
针对多变量预测过程中的维数过高问题,文章结合主元分析理论(PCA)和回声状态网络(ESN),构建了基于PCA和ESN的多变量混沌时间序列预测模型,将PCA降维后的时间序列数据输入ESN网络进行预测分析。
2)&&Echo State Networks
回声状态神经网络
Research on Echo State Networks (ESNs) Applied into Robotic Position Estimation Correction S
用于机器人轨迹定位纠正系统的回声状态神经网络研究
回声状态网
Echo state network(ESN) is a new architecture and learning method of recurrent neural network.
回声状态网是一种新型的循环网络结构与循环网络学习方法,较传统神经网络相比,具有更强的非线性预测能力。
4)&&network echo
Based on analyzing the principle of telecommunication network echo appearance and the networking of mobile network,traditional switching network and IP-based soft switch network in the early time when the CDMA network of Chongqing has been cut over from China Unicom to China Telecom,this paper discusses the cause for echo in the mobile network of Chongqing Telecom and presents its solutions.
从分析电信网络回声产生的原理入手,结合重庆CDMA网络从联通割接到电信初期,移动网络与传统交换网络和基于IP的软交换网络共同组网这一实际情况,分析了重庆电信移动网络产生回声的原因,并给出了解决方案。
5)&&network state
The CAN-BUS network state is also explained in order to perfect network management.
同时对网络状态作了阐述,完善了网络管理的内容。
Based on the simulation, the network price?s influence on the users? behavior and the network state in the broadband access network is also been given in the paper.
介绍了网络价格、用户行为及网络行为的含义,并分析了它们三者之间的关系,在仿真实验的基础上,研究了在小区宽带接入系统中,网络价格对用户行为和网络状态的影响。
First,a network state intrusion action method based positive language describing was presented.
提出了一种基于正则语言描述的网络状态入侵行为方法。
6)&&state-network
Based on researching states transfer relation in synchronization sequential machine,com-pressed state-network dynamic generation algorithm is given,which can generate states transition diagram during data collecting.
在此基础上描述的压缩状态网络动态生成算法可以在数据采集的同时动态生成状态转移关系图。
补充资料：应力状态和应变状态
&&&&　　构件在受力时将同时产生应力与应变。构件内的应力不仅与点的位置有关，而且与截面的方位有关，应力状态理论是研究指定点处的方位不同截面上的应力之间的关系。应变状态理论则研究指定点处的不同方向的应变之间的关系。应力状态理论是强度计算的基础，而应变状态理论是实验分析的基础。　　　　应力状态 　如果已经确定了一点的三个相互垂直面上的应力，则该点处的应力状态即完全确定。因此在表达一点处的应力状态时，为方便起见，常将"点"视为边长为无穷小的正六面体，即所谓单元体，并且认为其各面上的应力均匀分布，平行面上的应力相等。单元体在最复杂的应力状态下的一般表达式如图1，诸面上共有9个应力分量。可以证明,无论一点处的应力状态如何复杂，最终都可用剪应力为零的三对相互垂直面上的正应力，即主应力表示。当三个正应力均不为零时，称该点处于三向应力状态。若只有两对面上的主应力不等于零，则称为二向应力状态或平面应力状态。若只有一对面上的主应力不为零，则称为单向应力状态。　　　　　　应力圆 　是分析应力状态的图解法。在已知一点处相互垂直的待定截面上应力的情况下，通过应力圆可求得该点处其他截面上的应力。应力圆也称莫尔圆。图2b即为图2a所示平面应力状态下表示垂直于xx平面的面上之应力与x、x截面上已知应力间关系的应力圆。利用它可求得：①任意 α面上的应力；②"最大"和"最小"正应力；③"最大"和"最小"剪应力。由应力圆上代表"最大"和"最小"正应力的A、B点可知，这些正应力所在截面上的剪应力为零，因而"最大"和"最小"正应力也就是该点处的主应力。　　　　　　应变圆 　也称应变莫尔圆，是分析应变状态的图解法，其原理与应力圆类似，但应变圆的纵坐标为负剪应变的一半，横坐标为线应变 ε。在已知一点处的线应变εx、εy与剪应变γxy时，即可作出应变圆，从而求得该点处主应变 ε1与ε2的大小及其方向。在实验分析的测试中常用各种形状的应变花测量（见材料力学实验）一点处三个方向的应变，例如用"直角"应变花可测得一点处的线应变ε0°、ε45°、ε90°。根据一点处三个方向的线应变也可利用应变圆求得该点处的主应变ε1与ε2。　　　　广义胡克定律 　当按材料在线弹性范围内工作时，一点处的应力状态与应变状态之间的关系由广义胡克定律表达。对于各向同性材料,弹性模量E、剪切弹性模量G、泊松比v均与方向无关，且线应变只与正应力σ有关，剪应变只与剪应力τ有关。三向应力状态下，各向同性材料的广义胡克定律为　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 τxy＝Gγxy　　　　　　　　 τyz＝Gγyz　　　　　　　　 τzx＝Gγzx平面应力状态(σz＝0， τyz＝0， γzx＝0)下的广义胡克定律应用最为普遍　　　　　　　　 单向应力状态下的胡克定律则为σ＝Eε。　　
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。您所在位置： &
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一种新型回声状态网络及其在无线频谱预测中的应用研究.doc8页
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一种新型回声状态网络及其在无线频谱预
测中的应用研究#
梁小东1,2，杨凌1，刘凯1，马涛1**
（1. 兰州大学信息科学与工程学院，兰州 730000；
2. 中国人民解放军 93942 部队，陕西 咸阳 712000）
摘要：面向硬件实现需求，区别于经典回声状态网络动态储备池的随机生成模式，构造了一
种具有确定性反馈连接的环状储备池，减少了储备池优化设计时所需的参数，形成了一种新
型回声状态网络结构，通过对 4 种基准问题的仿真实验表明，其性能堪与经典回声状态网络
相比拟。针对 PU 为工作在 2.4GHz ISM 频段的 802.11b 无线局域网设备，采用数学模型产
生频谱数据，利用所设计的新型回声状态网络预测授权用户频谱状态的持续时间，取得了较
为满意的结果。
关键词：回声状态网络；动态储备池；认知无线电；频谱预测；频谱状态
中图分类号：TN911
Research on a New Type of Echo State Network and its
Application in Wireless Spectral Prediction
LIANG Xiaodong1,2, YANG Ling1, LIU Kai1, MA Tao1
1. School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, LanZhou 730000;
2. Troop 93942 of PLA, ShanXi XianYang 712000
Abstract: Demand for hardware implementation, a new type of echo state network that different
from the randomly generated pattern of dynamic reservoir in classical echo state network is
constructed in this paper, the new echo state network is constructed by a cycle reservoir with
deterministic feedback connection, which reduce the parameters required by reservoir
optimization design. In order to compare its comprehensive properties to the classical echo state
network, four kinds of widely used benchmarks with different origin and characteristics are
simulated, experimental results show that the performance of the proposed echo state network can
be comparable to the
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回声状态网络地研究进展
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回声状态网络地研究进展
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3秒自动关闭窗口基于非线性读出器的回声状态网络及其应用研究--《兰州大学》2014年硕士论文
基于非线性读出器的回声状态网络及其应用研究
【摘要】：回声状态网络作为一种新兴的递归神经网络,由于其独特的网络拓扑结构和优秀的计算性能近年来在学术界引起了广泛的关注。回声状态网络结构中的核心部分是“储备池”,储备池结构代替了传统递归神经网络的隐含层,可以随机生成,使得网络构造方案变得简单,并大幅度降低了权值训练算法的复杂度,克服了传统递归神经网络由于自身结构以及算法的局限所造成的计算量大、收敛速度慢、“记忆渐消”等缺点。
目前,对于回声状态网络的研究热点主要集中在储备池的适应性问题、网络的稳定性分析、硬件实现方法、储备池状态信息的读出方式等方面。本文主要研究储备池状态信息的读出方式,利用不同的非线性结构,将经典回声状态网络基于线性回归的输出单元改造为基于非线性读出器的结构。
论文阐述了经典回声状态网络的基本原理、拓扑结构以及输出权值的训练算法,选择传统的递归神经网络-Elman神经网络,通过三组基准实验：①Lorenz混沌时间序列预测；②NARMA模型的非线性系统建模；③语音特征信号分类比较了回声状态网络相比于传统递归神经网络的性能优势。
论文较为系统地研究了储备池状态信息的非线性读出方式。受Boccato等人以及Butcher等人研究成果的启发,提出了一种以径向基函数神经网络作为非线性读出器的新型回声状态网络模型。在上述的前两组基准实验下,比较了本文方法与Boccato等人提出的以Volterra滤波器为读出器的回声状态网络以及Butcher等人提出的以极限学习机为读出器的回声状态网络的性能。实验结果表明,基于非线性读出器的回声状态网络弥补了经典回声状态网络线性读出方式对储备池高维状态信息获取能力的不足,能够有效提升网络性能。并且,本文提出的网络可与Boccato等人以及Butcher等人构造的网络的性能相比拟。
论文最后将基于非线性读出器的回声状态网络应用于非线性信道均衡。选择了三种非线性信道,分别在监督式均衡和盲均衡条件下设计了三组实验,比较了基于非线性读出器的回声状态网络和经典回声状态网络的均衡性能,实验结果表明,不论是监督式均衡还是盲均衡,基于非线性读出器的回声状态网络均呈现出更好的性能,因而更适合于非线性信道均衡。
【关键词】：
【学位授予单位】：兰州大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP183【目录】：
中文摘要3-5Abstract5-91 引言9-15 1.1 选题背景及意义9-11 1.2 回声状态网络的研究现状11-13 1.3 本文的主要内容及结构13-152 回声状态网络15-26 2.1 回声状态网络的基本原理15-17
2.1.1 回声状态网络的拓扑结构15-16
2.1.2 回声状态网络的重要参数16-17 2.2 回声状态网络的训练17-19
2.2.1 回声状态网络的训练方法17-18
2.2.2 回声状态网络输出连接权值的计算18-19 2.3 回声状态网络性能分析19-26
2.3.1 实验设计19-23
2.3.2 实验结果分析23-263 基于非线性读出器的回声状态网络26-41 3.1 基于非线性读出器的回声状态网络原理26-27 3.2 以Volterra滤波器为非线性读出器的回声状态网络27-30
3.2.1 Volterra滤波器27-29
3.2.2 以Volterra滤波器为读出器的回声状态网络29-30 3.3 以极限学习机为读出器的回声状态网络30-33
3.3.1 极限学习机30-32
3.3.2 以极限学习机为读出器的回声状态网络32-33 3.4 以径向基函数(RBF)神经网络为读出器的回声状态网络33-36
3.4.1 径向基函数神经网络33-35
3.4.2 以径向基函数神经网络为读出器的回声状态网络35-36 3.5 基于非线性读出器的回声状态网络的性能分析36-41
3.5.1 实验设计36-37
3.5.2 实验结果分析37-414 基于非线性读出器的回声状态网络在信道均衡上的应用41-62 4.1 信道均衡41-47
4.1.1 信道均衡原理41-46
4.1.2 信道均衡的主要方法46-47 4.2 基于神经网络的信道均衡方法47-48 4.3 基于非线性读出器的回声状态网络在信道均衡上的应用48-62
4.3.1 基于预测原理的神经网络信道均衡48-51
4.3.2 非线性信道均衡实验51-625 总结与展望62-64参考文献64-70在学期间的研究成果70-71致谢71
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【参考文献】
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