為了解決諸如圖像識別、混沌時間序列預測、分類等復雜任務,研究人員努力尋找比傳統(tǒng)數(shù)字計算機效率更高、計算能力更強的新方法。儲備池計算（Reservoir computing,RC）是機器學習領域出現(xiàn)的一種新穎計算方法,其計算方式完全不同于傳統(tǒng)數(shù)字計算機,在處理復雜任務時表現(xiàn)出高效率和高精度的特點。RC起源于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡,但是消除了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡中訓練困難的缺陷,因而更易于在實踐中應用。RC在處理任務過程中,需要利用非線性特征映射將輸入信號從低維空間映射到高維空間,其可基于兩種不同方式實現(xiàn):一是基于大量的非線性節(jié)點;二是基于單個非線性節(jié)點加外部反饋環(huán),由沿延遲反饋環(huán)的等間隔輸出作為虛擬節(jié)點�；诤笳叩腞C簡稱延時型RC,其結構非常簡單,可極大程度減低RC系統(tǒng)的實施難度。2011年,首次報道了基于一個混沌電路加延遲反饋環(huán)的延時RC系統(tǒng),該系統(tǒng)以0.1 KSa/s的數(shù)據(jù)處理速率進行10階非線性自回歸移動平均（NARMA10）測試時,預測誤差低至2.3%。在處理隨時間變化的信息時,高速、高準確率是RC追求的永恒目標。相對于電路的延時RC,光電或全光延時RC更具優(yōu)勢。特別地,由于半導體激光器（Sem... 

【文章來源】：西南大學重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：博士

【部分圖文】：

單個非線性節(jié)點加延時反饋環(huán)構成儲備池的電路RC實驗系統(tǒng)示意圖[30]

圖 1-6 單個非線性節(jié)點加延時反饋環(huán)構成儲備池的電路 RC 實驗系統(tǒng)示意圖[30]圖 1-6 即為 L. Appeltant 等人提出的單個非線性節(jié)點加延時反饋環(huán)構成儲備池的C 實驗系統(tǒng)示意圖。其非線性器件選用了 Mackey-Glass 振蕩器[52]，這種器件的已經(jīng)被廣泛研究并易于在電路中實現(xiàn)[53]。并在此基礎上系統(tǒng)引入了輸入項，可為：[ ( ) ( )]( ) ( )1 [ ( ) ( )]pX t J tX t X tX t J t (1-1，X 表示系統(tǒng)的動態(tài)變量， X 表示其相對于無量綱的時間 t 的導數(shù)，τ 是反饋環(huán)時間。系統(tǒng)的響應時間 T（在開環(huán)情況下決定變量 X 的衰減率）歸一化為 1。參 γ 分別代表反饋強度和輸入縮放因子。η的大小很大程度上決定了系統(tǒng)在沒有輸況下是運行于穩(wěn)態(tài)還是振蕩狀態(tài)。這個系統(tǒng)在電路中實現(xiàn)的另一個優(yōu)點是其參數(shù)性[54]，通過調(diào)整指數(shù) p 可以使系統(tǒng)具有適當?shù)姆蔷�性。這里選取了 γ=0.5，p=。L. Appeltant 等人使用這個實驗結構成功驗證了單個數(shù)字語音識別及 NARMA-，其結果如下圖所示：

圖 1-9 光電反饋 RC 系統(tǒng)示意圖[56]由下面的延時微分方程來描述：20 X ( s ) X ( s ) sin ( X ( s 1) u(s) )時間 τD歸一化為 1，相應的 s=t/τD為歸一化時間， =TR/τD是振蕩ρ 為輸入信號相對于反饋信號 X(t)的強度，μ 為反饋強度調(diào)節(jié)因個系統(tǒng)中各個參數(shù)都可以精確地調(diào)節(jié)，反饋增益 β 可以通過激光只需通過施加到 MZM 直流電極的電壓即可調(diào)節(jié)。系統(tǒng)的響應時，為相應開環(huán)結構（將反饋線斷開）時的響應時間。 等人提出的這個光電反饋 RC 系統(tǒng)使用 τD=20.87 us 的反饋環(huán)，則相鄰兩個虛擬節(jié)點的間隔 θ = τD/N=52.18 ns，其測得的系統(tǒng)響得注意的是，虛擬節(jié)點間隔 θ 約為 0.2TR，這個設置保證了在每都能處于瞬態(tài)響應。在任務測試中，應用 TI46 數(shù)字語音識別任估。輸入 475 個隨機選擇的訓練樣本，將系統(tǒng)的暫態(tài)響應作為儲于訓練讀出權重。使用了嶺回歸計算方法得出 Wout，并用其他未

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于偏振旋轉耦合1550nm垂直腔面發(fā)射激光器環(huán)形系統(tǒng)產(chǎn)生多路高質量混沌信號[J]. 楊峰,唐曦,鐘祝強,夏光瓊,吳正茂.  物理學報. 2016(19)
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博士論文
[1]光注入及光電反饋垂直腔面發(fā)射激光器的非線性動力學特性研究[D]. 陳建軍.西南大學 2017
[2]光纖布拉格光柵外腔半導體激光器的非線性動力學特性研究[D]. 鐘祝強.西南大學 2017

碩士論文
[1]基于光反饋混沌儲備池計算的分組頭識別研究[D]. 秦杰.大連理工大學 2017
[2]光電反饋混沌儲備池計算及其識別應用的研究[D]. 靳雨.大連理工大學 2016
[3]基于混沌的保密通信和波形識別的應用研究[D]. 岳荷荷.大連理工大學 2015



本文編號：3609188