储备池计算相关论文
有效的短期电力负荷预测模型有利于保障电力系统稳定且高效地运行。为此，首先提出了一种具有相邻反馈的混合回声状态网络（hybrid ech......
随着互联网技术的发展以及物联网时代的到来,人们对更智能、更高效的信息处理方式的需求十分迫切。人工神经网络因其具备模拟生物......
储备池计算（Reservoir Computing,RC）是一种机器学习工具,已经成功运用于混沌系统预测和隐藏变量观测。RC使用一个储备池作为隐藏层,......
激光光源的研究已经成为一个重要的光学物理研究领域,其中半导体激光器因其独特的特性引起了研究者们的广泛关注。并且半导体激光......
对时间复杂度信息的学习和处理是人脑的一大优势,而储备池计算是一种低训练代价、低硬件开销的循环神经网络,在时序信息处理方面具......
近年来,随着计算处理能力的提升、算法的突破和大数据的发展,神经网络迅猛发展,并广泛应用于各个行业。其中,储备池计算（Reservoir ......
储备池计算（RC）是人工神经网络（ANN）领域的一种新的算法,它的训练过程简单,易于在非传统计算硬件上实施。RC使用一个固定权重的动态网......
本文在介绍半导体激光器（SL）混沌产生及其应用研究现状基础上,针对混沌保密通信安全及加密数据传输速率提升等问题,提出并数值研究了......
结合时延储备池计算和垂直腔面发射激光器,基于现有的光纤光学平台,对以1550 nm波段垂直腔面发射激光器为非线性节点的时延光储备......
当今信息时代,信息传输安全和大数据信息处理能力是人们关注的两大问题。激光混沌能对信息在物理层实现加密,实现简单、实时性好；基......
储备池计算是一种新兴的信息处理方法,主要基于对递归神经网络的改进,因其独特的动态特性及简单的训练方式,在诸多领域得到成功应......
回响状态网络(echo state network,ESN)是一种典型的储备池计算(reservoir computing,RC)模型,它将低维的输入信号映射到一个高维......
随着科学技术的迅速发展，现代化的工程技术系统对于可靠性和安全性要求的提高，故障预报技术受到了越来越多的重视。由于神经网络具有......
提出并证明了一种利用时延光子储备池计算短期预测混沌激光的时间序列.具体来说,建立基于光反馈和光注入半导体激光器的储备池结构......
随着信息技术的高速发展,人们对安全可靠的通信技术和高效的信息处理速率的需求日益迫切。由于光学器件和光子技术的蓬勃发展,使得......
学位
现代信息化社会的发展很大程度上是建立在底层芯片技术的高速发展基础之上,然而随着当前半导体工艺技术水平的不断提高,其芯片底层......
储备池计算(Reservoir Computing,RC)是一种机器学习工具,已经成功运用于混沌系统预测和隐藏变量观测。RC使用一个储备池作为隐藏......
调制格式识别(Modulation Format Identification,MFI)是当前通信系统中一项非常重要的技术手段。随着现代通信技术日新月异的变革......
在当今的大数据时代,人们的生活方式发生了翻天覆地的变化,同时人们周围的信息和数据也呈现出爆发式增长。在这样的时代背景下,研......
冯·诺依曼结构计算机所存在的“内存墙”问题严重阻碍了计算机性能的进一步提升,为此,研究者提出液体状态机(liquid state machin......
人工神经网络在模式识别和智能计算等领域具有重要的应用,但目前的人工神经网络存在结构复杂、训练耗时、占用大量的硬件资源等缺......
针对传统神经网络学习算法复杂且稳定性差的问题,本文基于回声状态神经网络,提出了光伏发电功率预测模型。回声状态神经网络的隐含......
数据预测作为城市计算的一部分,在帮助理解各种城市现象本质及预测城市未来中有着举足轻重的作用。回声状态神经网络作为一种新型......
由于具有高度的生物真实性,液体状态机在抗噪性、鲁棒性方面相对于人工神经网络具有更大的优势,但也更难优化.采用人工神经网络思......
混沌光子储备池计算是一种利用光混沌系统作为储备池实现信息处理的新技术,具有处理速度快、计算容量大、物理实现简单等优点,在未......
针对传统递归神经网络存在训练困难的问题,一种新的递归神经网络的训练方法———储备池计算被提出,这种方法的核心思想是只训练网......
