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公开(公告)号:CN118821881A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410799554.6
申请日:2024-06-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06N3/067 , G06N3/04 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于输入数据重构的光储备池计算性能提升方法,在输入层:依据Lorenz混沌系统理论模型通过非线性组合进行数据重构,引入到输入层与原始数据垂直串联成新的多维输入数据,并筛选出最优的多维掩码结构与多维输入数据相乘;而在储备池层,引入重构数据与储备池状态矩阵垂直串联,在传统TDRC的系统结构上进行简单的改变,保持系统低复杂性的同时,引入更多与混沌系统相关的非线性数据。本发明保持了系统低复杂性,大大减小实验实现难度;引入非线性数据将输入数据扩维,使得光储备池计算技术预测更加精准;筛选最优掩码增强系统的鲁棒性,进一步最大限度地减少了计算资源,达到光储备池计算技术预测更加精准的效果。
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公开(公告)号:CN117035031A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310962149.7
申请日:2023-08-01
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于偏差物理模型的光储备池计算性能提升方法及系统,包括将初始数据将偏差物理模型的误差数据作为输入数据导入输入层,在储备池层通过分析偏差物理模型和储备池状态之间的不匹配来训练输出权重,对基于偏差物理模型和储备池之间的数据进行加权,用岭回归得到输出权重,基于输出权重通过输出层输出预测数据。本发明结合基于偏差物理模型和光注入的时延半导体激光器储备池方案,考虑了预测混沌非线性动力系统的数据辅助预测作用,突破单个基于偏差物理模型预测的不稳定性和单个光注入的时延光储备池系统中虚拟节点间隔以及虚拟节点个数间的互斥关系,保持系统高速信息处理速率的前提下,提升了系统的预测性能。
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