【摘 要】
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为精简回声状态网络储备池的规模,本文采用具有积分点火特性的脉冲神经元替代传统的S型神经元,在维持网络性能的同时大幅缩小了储备池规模,形成了一种新型回声状态网络,通过
【机 构】
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兰州大学信息科学与工程学院通信与信息工程研究所
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为精简回声状态网络储备池的规模,本文采用具有积分点火特性的脉冲神经元替代传统的S型神经元,在维持网络性能的同时大幅缩小了储备池规模,形成了一种新型回声状态网络,通过对3组基准实验的仿真表明,在储备池规模较小时,其性能优于经典回声状态网络.针对在身份验证领域具有广阔应用前景的声纹识别问题,利用这种改进型回声状态网络有效对4位实验者的声纹身份进行了识别,取得了较好的实验结果.
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