济南大学赵慧获国家专利权
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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于压缩感知的池化回声状态网络的序列预测方法及系统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：CN115169740B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210945778.4，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权基于压缩感知的池化回声状态网络的序列预测方法及系统是由赵慧;王梓鉴;康明磊;郑明文设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于压缩感知的池化回声状态网络的序列预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于压缩感知的池化回声状态网络的序列预测方法及系统，属于网络信息预测技术领域,获取预测任务要求的序列数据；构建基于压缩感知的池化回声状态网络模型，并对网络模型进行训练；将获取的序列数据输入到训练好的池化回声状态网络模型中，得到预测结果；在池化回声状态网络模型的储备池，增加池化层和压缩感知层，池化层用于重新调整储备池节点状态的权值，压缩感知层则对节点进行稀疏变换以及随机亚采样；本发明基于压缩感知和池化算法的机理，提出了一种可以有效减少冗余节点，提高节点活跃性能的机制，有效提高ESN的模型性能，使得储备池在活跃的同时还可以减少计算量，提高模型计算的准确率与运行效率。
本发明授权基于压缩感知的池化回声状态网络的序列预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于压缩感知的池化回声状态网络的序列预测方法，其特征在于，包括： 获取预测任务要求的序列数据； 构建基于压缩感知的池化回声状态网络模型，并对网络模型进行训练； 将获取的序列数据输入到训练好的池化回声状态网络模型中，得到预测结果； 其中，在池化回声状态网络模型的储备池，增加池化层和压缩感知层，池化层用于重新调整储备池节点状态的权值，压缩感知层则对节点进行稀疏变换以及随机亚采样； 所述池化层对储备池的节点进行优化更新，对储备池中不活跃的或者冗余的节点进行状态调整，得到更优的节点状态，包括根据设定好的每次抓取原储备池节点数目cross和每次抓取的间隔step对原储备池节点进行顺序抓取，如果抓取时按顺序原储备池节点数目不足，则补充状态为0的节点； 使用池化算法对每组抓取出来的节点进行状态增强，在平均池化基础上添加噪声值； 经过池化层更新之后，储备池节点的数目并没有改变。
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