- 利用储层计算从时间序列中无监督提取缓慢变动系统参数动态预测未观测到的分叉
使用水库计算框架从时间序列数据中无监督地提取系统的缓慢变化参数，进而预测快速动态中未知的分岔现象。
- 生成时间序列建模的通用随机签名
我们利用随机化签名引入金融时间序列数据的生成模型，该模型基于离散时间随机化签名建立了一种新的 Wasserstein 类型距离，作为概率测度空间中的距离度量，并将其作为非对抗生成模型的损失函数。我们通过将我们的模型与现有文献中的基准进行比较 - 振荡增强带有反馈的库蓄水计算中的时间序列预测
通过振荡驱动储层计算的反馈机制，本研究提出一种能够稳定网络活动且诱导复杂储层动力学的储层计算模型，即振荡驱动储层计算（ODRC）。ODRC 在运动定时和混沌时间序列预测任务中与传统储层计算方法相比能更准确地复现长期目标时间序列，并能从有限观 - 利用储水池计算通过空间相关性预测远距离地区的未观测气候时间序列数据
通过两种预测方法（储水层计算和向量自回归模型）研究了远程地点的气候要素的低成本和准确预测，发现预测精度随观测地点与目标地点之间的距离降低而下降，机器学习方法可以更有效地预测远程地点的气候要素。
- 随机储层计算机
该论文研究了随机库容计算机的普适性，证明了具有随机特性的库容计算机是一种普遍的逼近类，并通过两个实际应用示例展示了其在分类和混沌时间序列预测方面相对确定性库容计算机的高性能。
- 一种周期时间序列预测的新型储备架构
本文介绍了一种基于储层计算的新方法，用于预测周期性时间序列，特别适用于生成音乐节奏等需要精确预测节奏的任务。我们的方法利用储层计算，并以预测人类节奏感知为最终目标。我们的网络准确地预测人类频率感知范围内的节奏信号。模型结构包含主要和中间神经 - 储层计算基准：评述、分类和最佳实践
评估方法、基准任务和计算能力是无常规计算的沉积模型中的关键研究领域，对于这些系统的评估具有挑战性。本文回顾和批评了 Reservoir Computing 领域中使用的评估方法，提出了一种基准任务分类，回顾了多个应用于 Reservoir - 利用边缘计算硬件控制混沌
使用机器学习创建数字孪生提供了一种数据驱动的方法，可预测系统行为，而通过采用下一代储层计算的非线性控制器，此模型能够解决控制混沌系统到任意时变状态的难题，并能在嵌入式设备上进行评估，为向计算边缘部署高效的机器学习算法迈出了第一步。
- 基于广义同步的广义读出的储备计算
基于广义输出的储层计算框架利用非线性动力学实现重要的信息处理能力，同时保持了储层计算的低成本和线性学习框架的优势，并在预测混沌系统、提取有用基函数等方面取得了显著的精度和鲁棒性的提高。
- 生物膜中的内在电压偏移实现高性能物理储备计算
通过利用内部电压偏移实现各种输入状态相关性，我们引入了一种新颖的基于异质 memcapacitor 的物理蓄水池计算机，该计算机实现了高效的高维变换，显著提高了预测性能。
- 具有随机连接矩阵的线性水库的分离能力
通过研究谱分解和矩阵的矩的关系，我们论证了储水池计算的成功取决于储水池的分离能力。对于具有高斯矩阵且对称或独立的储水池，我们分别证明了分离能力随时间的恶化，以及当矩阵条目与输入时序的最大长度相关时，大储水池在短输入情况下的最佳分离效果。通过 - 利用无监督储备计算进行信号噪声分离
基于时间序列预测的信号 - 噪音分离方法，使用储备计算从给定信号中提取可预测信息。该方法能够估计噪音分布并间接评估信噪比，对各种信号和噪音组合都表现出强大的分离能力。
- 基于神经网络的 OTFS 符号检测的二维滤波
该研究介绍了一种新颖的二维时频空域 (Orthogonal Time Frequency Space, OTFS) 中的在线符号检测方法，该方法基于储备计算 (Reservoir Computing, RC) 技术，具有二维滤波结构以弥补 - 基于分析和全基于电阻忆阻器的蓄能池计算用于时间数据分类
我们的研究引入了一种新型的双存储器 RC 系统，通过基于 WOx 的忆阻器实现 16 个不同状态的编码和基于 TiOx 的忆阻器实现长期记忆单元，实现了处理时间数据集的能力。通过对孤立语音数字识别和 Mackey-Glass 时间序列预测的 - 利用小容器重构混沌吸引子 —— 拓扑的影响
基于测量数据进行时间序列预测在广泛的应用中都是必须的，并且已经成为了广泛研究的主题。近年来，蓄水池计算已被证明是一种有效的方法，用于预测混沌动力学和从数据中重建混沌吸引子。本研究通过减小蓄水池的规模和复杂性，以提高硬件可操作性并更可靠地生产 - 利用随机森林探测弱信号和提取物理信息的研究：以磁导航为例
利用机器学习的多种模型，如储备计算、时延前馈神经网络和随机森林，可以在复杂环境下检测地球的异常磁场，并提高导航精度。
- 扩展循环核到不同储层计算的拓扑结构
通过对特定的 RC 体系结构和其对应的递归核公式的等效性进行实证分析，本研究填补了基于泄漏型 RC、稀疏 RC 和深层 RC 等众多已建立的 RC 范式尚未进行该等效性分析的空白。我们通过变化各个体系结构中实施的激活函数进行了收敛性研究。我 - 仅使用延迟输入进行物理库计算的高效优化
通过使用光电装置验证了一种最近提出的储层计算优化技术的实验。储层计算是一种强大的信号处理应用框架，而高效优化方法的发展仍是一个关键挑战。我们的技术仅利用输入信号的延迟版本来识别储层的最佳操作区域，简化了传统耗时的超参数调整任务。我们验证了这 - 基于孤立波和生物灵感非线性变换的物理储层计算
利用表面流动液膜上激发的孤立波，实验证明一种物理上的储备计算系统，该系统通过对输入数据进行非线性转换来替代随机性的影响，从而作为传统储备计算算法的技术简单的硬件改进。
- 利用储集器计算机进行吸引子重建：储集器的条件 Lyapunov 指数对忠实吸引子重建的影响
通过数量化的关联分析，我们发现驱动储层计算机的最大条件 Lyapunov 指数必须显著小于真实系统最小的 Lyapunov 指数，使得吸引子重构和 Lyapunov 指数估计得以成功，并且小谱半径的储层计算机通常在一般情况下表现更好。