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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所申请的专利基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118821841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411108174.X，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法是由王继红;王俊喆;申庆瑜;毛耀;孙敏行设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，包括：初始化回声状态网络；使用输入数据的前1000个点运行回声状态网络，以更新存储层的状态向量，得到一组存储层输出的训练信号；采用线性回归方法优化存储层与输出层之间的输出矩阵；预测输入数据的第1000‑1200个点的预测值，其中第1000‑1100个点缺失；将后100个预测值视为未缺失部分，计算第1100‑1200个点的预测值与实际数据之间的均方误差，基于所述均方误差调整回声状态网络的参数；通过调整后的回声状态网络，生成第1000‑1100个点的预测值。根据本发明，能够有效利用现有的时间序列数据，显著还原缺失的数据信息。

本发明授权基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于回声状态网络优化的时间序列数据补全方法，用于信号处理领域，其特征在于，包括步骤： 步骤1：初始化回声状态网络，包括初始化状态反馈权重与输入层到存储层的连接权重，以及输入层、存储层、输出层的大小； 步骤2：使用输入数据的前1000个点运行回声状态网络，以更新存储层的状态向量，得到一组存储层输出的训练信号； 步骤3：记网络的期望输出为，当输出层激活函数取单位激活函数时，采用线性回归方法优化存储层与输出层之间的输出矩阵，线性回归方法的目标函数为： 4 目标函数中的第一部分衡量了网络预测输出与期望输出之间的误差，正则化项用于控制权重矩阵的大小，是存储层与输出层之间的输出矩阵； 通过公式4求解得到存储层与输出层之间的输出矩阵： 5 是正则化系数，控制正则化项的权重，防止模型过拟合，I是单位矩阵，维度为m×m，其中m是存储层中神经元的数量，单位矩阵的对角线元素为1，其余元素为0； 步骤4：依照公式4训练完输出矩阵之后，预测输入数据的第1000-1200个点的预测值，其中第1000-1100个点缺失； 步骤5：将步骤4得到的200个预测值中的后100个预测值视为未缺失部分，计算第1100-1200个点的预测值与实际数据之间的均方误差，基于所述均方误差调整回声状态网络的参数，以最小化所述均方误差，以提高补全数据的精度，其中，回声状态网络的参数包括存储层规模和正则化系数； 步骤6：通过调整后的回声状态网络，生成第1000-1100个点的预测值，并将该预测值作为最终实验数据。

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