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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明属于动态建模技术领域，公开了一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统，包括：S1，数据预处理；S2，正则化递归随机配置网络初始化；S3，随机配置权值和偏置，并采用全新的方法构造储备池候选神经元；S4，根据正则化不等式约束条件有监督地选取候选神经元；S5，确定最优候选神经元，增加到储备池；S6，结合目标输出和储备池输出计算网络输出权值；S7，基于投影算法，根据实时数据对训练好的输出权值进行在线更新，并计算实时输出。本发明采用了投影算法对网络输出权值进行在线更新，响应系统的动态变化，能够在保证预测精度的同时，增强模型性能稳定性，降低算法的整体计算量，适用于对实时性要求高的应用场景。
主权项：1.一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法，其特征在于，该方法首先进行数据预处理，然后初始化一个经过正则化处理的随机配置网络，其次利用一种新颖的方法随机配置权值和偏置，并构造储备池的候选神经元；采用正则化不等式约束条件有监督地选择候选神经元，并将最优神经元添加到储备池中；然后结合目标输出和储备池输出，通过计算得到网络的输出权值；最后，采用投影算法，根据实时数据在线更新训练好的输出权值，并计算实时输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于正则化递归随机配置网络的动态建模方法和系统
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