基于儲備池的非線性系統預測理論與分析方法

前言
第1章　緒論
　1.1　引言
　1.2　儲備池及相關神經網絡方法
　1.3　基于儲備池的非線性系統辨識和預測方法
　1.4　小結
　參考文獻
第2章　儲備池網絡基礎
　2.1　引言
　2.2　儲備池網絡
　2.3　靜態(tài)儲備池網絡的模型結構
　2.4　動態(tài)儲備池網絡的模型結構
　2.5　基于儲備池的非線性系統建模
　2.6　小結
　參考文獻
第3章　儲備池解的性能分析及幾種改進學習算法
　3.1　引言
　3.2　儲備池解的性能分析
　3.3　基于正則化方法的儲備池網絡
　3.4　基于LM算法的儲備池網絡
　3.5　基于信賴域Newton算法的儲備池網絡
　3.6　小結
　參考文獻
第4章　基于儲備池的無核支持向量機
　4.1　引言
　4.2　基于儲備池的無核支持向量機
　4.3　無核支持向量機的魯棒性及其實現方法
　4.4　無核支持向量機與傳統支持向量機的區(qū)別和聯系
　4.5　小結
　參考文獻
第5章　儲備池網絡的幾種改進方法
　5.1　引言
　5.2　儲備池網絡的卡爾曼濾波在線學習方法
　5.3　基于儲備池的主成分分析方法
　5.4　基于靜態(tài)儲備池的無核支持向量機Newton算法
　5.5　基于1-范數正則化的靜態(tài)儲備池網絡
　5.6　基于貝葉斯回歸的多儲備池網絡
　5.7　小結
　參考文獻
第6章　基于儲備池的非線性系統辨識和預測仿真實例
　6.1　性能指標
　6.2　靜態(tài)儲備池的仿真實例
　6.3　基于動態(tài)儲備池的非線性系統辨識仿真實例
　6.4　基于動態(tài)儲備池的混沌時間序列預測仿真實例
　6.5　儲備池網絡的幾種改進方法仿真實例
　6.6　小結
　參考文獻
附錄　公式符號對照表