在RMSpESC中引入先驗知識可以顯著提高收斂速度和穩定性，以下是幾種可能的方法：
初始參數設置：根據先驗知識選擇合適的初始參數值，可以幫助算法更快地接近最優解。例如，如果已知某些參數的合理範圍，可以在這些範圍內選擇初始值，以減少收斂所需的時間。
梯度信息的利用：如果對目標函數的形狀或特性有一定的了解，可以在RMSpESC中使用這些信息來調整梯度估計。例如，對於已知的凸性或凹性，可以設計更有效的梯度更新規則，以加快收斂。
自適應學習率：根據先驗知識調整學習率，特別是在接近最優解時，可以使用較小的學習率以提高穩定性，而在遠離最優解時使用較大的學習率以加快收斂。
引入額外的約束條件：如果有關於解的先驗知識，可以在RMSpESC中引入約束條件，這樣可以引導算法在可行域內進行搜索，從而提高收斂的穩定性和效率。
通過這些方法，RMSpESC可以更有效地利用先驗知識，從而提高其在實際應用中的性能。