论文研究-基于相关向量机的小世界神经元网络拓扑估计.pdf下载

采用相关向量机从含噪时间序列中估计小世界神经元网络的节点动力学方程和拓扑结构。在具有多项式结构或能以幂级数展开的动力学系统中, 将未知方程写成统一多项式形式, 原动力学方程的项在统一多项式中是稀疏的, 利用稀疏贝叶斯学习估计出稀疏项从而实现动力学方程和拓扑结构的估计。利用该方法对FHN小世界神经元网络进行节点动力学方程和拓扑估计, 结果表明, 该方法能快速准确地估计节点动力学方程结构和网络拓扑, 对动力学方程系数和网络耦合强度有很高的估计精度, 而且对噪声有强鲁棒性。