【摘 要】
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针对回声状态网络模型易受异常点影响的问题,提出一种基于拉普拉斯先验分布的鲁棒回声状态网络模型.通过采用对异常点不敏感的拉普拉斯分布代替高斯分布作为模型输出的先验,
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61074096)资助的课题~~
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针对回声状态网络模型易受异常点影响的问题,提出一种基于拉普拉斯先验分布的鲁棒回声状态网络模型.通过采用对异常点不敏感的拉普拉斯分布代替高斯分布作为模型输出的先验,以增强网络对于异常点的抑制能力.此外,为解决由引入拉普拉斯分布所造成的求解困难的问题,根据边际优化方法,构建适当的替代函数,使拉普拉斯先验等价转化为易于计算的高斯形式,并通过贝叶斯方法实现模型参数的自适应估计.仿真结果表明,在异常点存在的情况下,本文所提出的模型具有较好的鲁棒性,并仍能保持较高的预测精度.
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