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加权随机汇池网络中递归最小二乘算法研究
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作者 韩博 刘佳 +1 位作者 耿金花 段法兵 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2020年第1期81-86,共6页
实际应用中信号和噪声的统计知识经常是未知的,为探究未知噪声环境中加权随机汇池网络模型的信号参数估计性能,本文研究了加权随机汇池网络中信号估计的递归最小二乘自适应递推算法,分析了该模型下算法的收敛性、均方误差、学习曲线等... 实际应用中信号和噪声的统计知识经常是未知的,为探究未知噪声环境中加权随机汇池网络模型的信号参数估计性能,本文研究了加权随机汇池网络中信号估计的递归最小二乘自适应递推算法,分析了该模型下算法的收敛性、均方误差、学习曲线等统计特征。在非平稳输入信号下,引入遗忘因子,探究了算法有效跟踪信号变化的能力。实验结果验证了关于算法收敛性与均方误差性能的理论分析,同时还证实了自适应过程中的超阈值随机共振现象。本文研究结果对于加权随机汇池网络的实际应用具有理论指导义。 展开更多
关键词 随机汇池网络 递归最小二乘算法 收敛性 均方误差 非平稳信号
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