基于相关向量机的小世界神经元网络拓扑估计

• 作者: 王江 邓斌 郝崇清 魏熙乐
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 小世界网络 相关向量机 动力学方程重建 拓扑估计 神经元模型
• 年，卷（期）: 2012,（11）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 4082-4084,4096
• 页数: 4页
• 分类号: TP274|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.020

摘要

采用相关向量机从含噪时间序列中估计小世界神经元网络的节点动力学方程和拓扑结构.在具有多项式结构或能以幂级数展开的动力学系统中,将未知方程写成统一多项式形式,原动力学方程的项在统一多项式中是稀疏的,利用稀疏贝叶斯学习估计出稀疏项从而实现动力学方程和拓扑结构的估计.利用该方法对FHN小世界神经元网络进行节点动力学方程和拓扑估计,结果表明,该方法能快速准确地估计节点动力学方程结构和网络拓扑,对动力学方程系数和网络耦合强度有很高的估计精度,而且对噪声有强鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王江	天津大学电气与自动化工程学院	124	1070	17.0	27.0
2	邓斌	天津大学电气与自动化工程学院	38	227	9.0	13.0
3	魏熙乐	天津大学电气与自动化工程学院	33	209	9.0	13.0
4	郝崇清	天津大学电气与自动化工程学院	5	14	2.0	3.0