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针对传统回声状态网络(ESN)难以解决多振荡子叠加(MSO)问题，提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN)。该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成。利用矩阵的奇异值分解(SVD)构造每个子储备池的权值矩阵，并依据分块对角矩阵原理，将子储备池逐一添加至网络中。在网络增长过程中， IM-ESN无需放缩权值矩阵便能保证网络的状态回声特性。 MSO 问题的仿真结果表明， IM-ESN能够自主确定与问题复杂度相匹配的网络规模，具有较好的预测性能和鲁棒性。
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控制与决策
ISSN： 1001-0920
Year： 2016
Issue： 8
Volume： 31
Page： 1481-1486
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