最优加权随机汇池网络的自适应算法研究

• 作者: 景文腾 段法兵 耿金花 韩博
• 来源期刊: 复杂系统与复杂性科学
• 学科: 工学
• 关键词: 随机汇池网络 均方误差 最小均方 自适应算法 非稳态信号
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13306/j.1672-3813.2018.04.011

摘要

对最优加权随机汇池网络的自适应算法进行研究,以均方误差作为随机汇池网络输出性能评价指标,推导了最小均方(LMS)和Kalman-LMS算法的递归表达式,并应用到输入信号方差发生改变的非稳态情况中,结果表明两种自适应算法都能够迭代收敛到权的最优解.与LMS算法相比,Kalman-LMS算法不仅收敛速度快,而且权均方偏差每一步都是最优的,在网络节点的个数较少时,Kalman-LMS算法能够获得更小的均方误差,而随着网络节点的个数增加,两种自适应算法得到的均方误差趋于一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段法兵	青岛大学复杂性科学研究所	30	107	6.0	8.0
2	韩博	青岛大学复杂性科学研究所	6	15	3.0	3.0
3	耿金花	青岛大学复杂性科学研究所	18	360	8.0	18.0
4	景文腾	青岛大学复杂性科学研究所	3	4	1.0	2.0