小世界ESN结构：增强鲁棒性和抗干扰性能

本文主要探讨了一种具有small world特性（即小型世界网络结构）的回声状态网络（ESN），称为SWESN（Small World Echo State Network）。面对传统ESN结构设计复杂、参数选择困难的问题，作者提出了一种创新的解决方案。该方法首先利用神经元空间增长算法在二维平面上构建小世界拓扑网络，这种网络结构能够自然地模仿生物神经网络中的小世界特性，即拥有短路径长度和高度的集群连通性。 接下来，作者通过计算网络节点与基准点的欧几里得距离，对节点进行重新排序，这样可以确保网络的局部连接性和随机性同时存在。这种方法使得物理节点在平面上的布局及其连接关系被转化为SWESN内部的神经元连接矩阵，从而赋予动态神经元池以小世界网络的特征。这种设计有助于提高系统的复杂性，增强其动力学性能。 实验结果显示，相较于常规ESN，SWESN展现出更丰富的动力学特性，包括更强的鲁棒性和抗干扰能力。这意味着在处理复杂任务时，如时间序列预测、模式识别或信号处理，SWESN可能表现出更高的稳定性和适应性。小世界特性使得信息传播更为高效，减少了在网络中寻找最优路径的时间，同时保持了良好的容错机制，使得网络在面对噪声和变化时仍能保持良好的性能。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种实用的设计策略，通过结合小世界网络的特性，改进了回声状态网络的性能，为实际应用中的复杂系统提供了一种有潜力的新型神经网络架构。这不仅对理论研究有重要价值，也对工业界中的信号处理和机器学习技术具有实际应用意义。