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申请/专利权人：复旦大学
摘要：一种基于高阶网络的储备池计算系统，包括输入层、高阶网络储备池层和输出层，其中在输入层内基于预设的输入序列的维度和高阶网络储备池层的大小构建输入矩阵Win，矩阵中元素的值随机确定并服从均值为0、方差为1的正态分布；在高阶网络储备池层内基于预设的高阶网络储备池层的大小构建状态向量，向量中元素的值初始化为0；高阶网络储备池层内结点的连接矩阵W基于一个随机生成的超图的关联矩阵H确定，其中每条超边的权重随机确定并服从均值为0、方差为1的正态分布；在输出层内基于预设的高阶网络储备池层的大小和预测序列的维度构建输出矩阵Wout，矩阵中元素的值初始化为0待训练后确定。
主权项：1.一种基于高阶网络储备池计算系统的时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于高阶网络的储备池计算系统，包括输入层、高阶网络储备池层和输出层；训练步骤，使用时间序列数据训练高阶网络储备池计算系统的输出矩阵；预测步骤，对目标时间序列进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种基于高阶网络储备池计算系统的时间序列预测方法
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