多元时间序列的回声状态网络模型表达与分类

摘要：

回声状态网络(echo state network,ESN)的储备池结构不仅能充分挖掘序列数据中动态信息,也进一步提高了训练效率.然而目前基于ESN的算法难以达到复杂神经网络的精度,为此提出一种基于生成模型距离度量的多元时间序列学习与分类方法.利用ESN在动态数据表示的优势将低维动态原始输入映射到高维静态空间,再拟合储备池状态序列的生成模型作为数据的模型表达,结合原型推理,基于生成模型集合张成的空间中原型与输入的距离进行分类,其结果能通过在模型读出空间的相似原型来推导,具有可解释性.基准数据集上的实验验证了该方法在算法实时性和分类性能上的优势.

关键词：多元时间序列、回声状态网络、模型空间、原型学习

所属期刊栏目：59

分类号：TP131(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：132-140