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基于联合优化回声状态网络的时间序列分类方法研究.pdf

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    摘要

    TSC

    近年来，时间序列分类（）已成为数据挖掘领域的一个研究热点，在医

    疗、交通控制、工业等多个领域有着广泛的应用。传统TSC算法依赖手动特征

    工程和额外专家经验，使其在处理时序数据时具有一定的局限性。回声状态网络

    （ESN）以其随机稀疏的连接方式实现了递归神经元之间的连接，能够在低成本

    下进行端到端的快速简单训练，同时具备强大的非线性映射能力，用于捕获时间

    序列数据中的复杂关系和模式，在TS

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