对最优加权随机汇池网络的自适应算法进行研究,以均方误差作为随机汇池网络输出性能评价指标,推导了最小均方(LMS)和Kalman-LMS算法的递归表达式,并应用到输入信号方差发生改变的非稳态情况中,结果表明两种自适应算法都能够迭代收敛到权的最优解。与LMS算法相比,Kalman-LMS算法不仅收敛速度快,而且权均方偏差每一步都是最优的,在网络节点的个数较少时,Kalman-LMS算法能够获得更小的均方误差,而随着网络节点的个数增加,两种自适应算法得到的均方误差趋于一致。
复杂系统与复杂性科学
2018年4期
