本研究提出了一种新颖的深度递归随机配置网络（DeepRSCN）框架，旨在解决动态系统建模中的非线性问题。实验结果表明，DeepRSCN在建模效率、学习能力和泛化性能方面优于单层网络，展现出广泛的应用潜力。
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