基于神经可塑性机制的宽回声状态网络
陶先锋
伦淑娴
渤海大学控制科学与工程学院,辽宁锦州 121013
摘要：神经可塑性机制已广泛用于调节神经网络中的神经元活性,尤其在回声状态网络中得到了很大优势.然而,现有的神经可塑性机制通常对神经元采用一组固定的规则参数,大大限制了网络学习性能的发挥.将神经可塑性机制与多储备池回声状态网络结合,针对不同储备池采用不同的规则参数,这些参数由差分进化算法优化选择.实验结果表明,相比无神经可塑性机制和具备泄露型积分神经元的回声状态网络,基于神经可塑性机制的宽回声状态网络模型在预测性能上表现更出色.
关键词：神经可塑性机制宽回声状态网络时间序列预测
分类号：R373.9(医学微生物学（病原细菌学、病原微生物学）)
资助基金：62473061(No)
论文发表日期：2024-12-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 312-320 )
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