基于多重随机纳米线网络的储备池系统

    公开(公告)号:CN116757244A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310715854.7

    申请日:2023-06-16

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 一种基于多重随机纳米线网络的储备池系统,包括输入层、随机纳米线网络层、训练层和输出层,其中:所述输入层采集具有时间序列属性的向量数据组,向量数据组经归一化处理转化为电压输入矩阵Win;随机纳米线网络层设置有N层依次串联的纳米线网络;输入层逐个传送所述电压输入矩阵Win中的电压给第一纳米线网络层;第一纳米线网络层的输出端连接有第二纳米线网络层与训练层;第二纳米线网络层的输出端连接有第三纳米线网络层输入端与训练层,直至第N纳米线网络层的输出端连接训练层;训练层输出端连接输出层,输出层输出权重矩阵Wout。

    基于局部有源忆阻器的深度回声状态网络系统

    公开(公告)号:CN116502688A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310489920.3

    申请日:2023-05-04

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 一种基于局部有源忆阻器的深度回声状态网络系统,包括输入层,所述输入层采集具有时间序列属性的向量数据组,并传送向量数据组给第一个储备池和训练池,所述储备池的输出端连接所述训练池,所述训练池输出训练结果给输出层,其特征在于:所述输入层与首尾依次连接的n个储备池中的第一个储备池相连接;所述储备池内设置有掩膜和局部有源忆阻器,其中第一个储备池内的掩膜连接所述输入层,所述局部有源忆阻器前端接掩膜,后端串负载电阻后接地;后级储备池内的的输入是前级负载电阻之间的电压值。其显著效果是:大大减少了储备池的尺寸,简化训练,只需要单个局部有源忆阻器就可实现深度结构,适用于复杂的时间序列预测任务,具有更好的系统性能。

    一种双循环ESN拓扑结构用于时间序列预测系统

    公开(公告)号:CN116776213A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310536111.3

    申请日:2023-05-12

    Applicant: 西南大学

    Abstract: 本发明提供了一种双循环ESN拓扑结构用于时间序列预测系统,包括输入层、储层和输出层,所述输入层采集具有时间序列属性的向量数据组,输入层与储层全连接,并传送向量数据组给储层,储层对接收到的向量数据组进行训练,并将训练结果传送给输出层,其特征在于:所述储层为双循环ESN储层结构,该双循环ESN储层结构中设置有n个节点,n个节点依次首尾连接形成闭环,相邻的两节点之间形成数据链双向传输,形成顺时针传输方向的前向循环结构和逆时针传输方向的逆向循环结构。其显著效果是:网络性能及性能稳定性更优,易于网络硬件的实现。

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