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递归随机配置网络与增量块
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内容提要
本研究提出了一种增量块递归随机配置网络（BRSCN）方法，旨在提高递归随机配置网络在建模非线性动态系统时的效率和学习能力。数值实验表明，该方法在时间序列预测、非线性系统识别和工业数据分析中表现优越。
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关键要点
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本研究提出了一种增量块递归随机配置网络（BRSCN）方法。
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BRSCN方法旨在提高递归随机配置网络在建模非线性动态系统时的效率和学习能力。
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该方法能够在网络构建过程中增加多个子储层，提升学习能力。
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数值实验表明，BRSCN在时间序列预测中表现优越。
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BRSCN在非线性系统识别中也显示出良好的性能。
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该方法在工业数据分析中的应用价值被验证。
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