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A Bio-Inspired Chaos Sensor Model Based on the Perceptron Neural Network: Machine Learning Concept and Application for Computational Neuro-Science
要約 この研究では、神経力学システムにおけるスパイク列のエントロピーを推定するた … 続きを読む
Evaluating generation of chaotic time series by convolutional generative adversarial networks
要約 複雑な時系列信号を模倣した時系列を生成する畳み込みニューラルネットワークの … 続きを読む
Data-driven low-dimensional dynamic model of Kolmogorov flow
要約 流れのダイナミクスを捉える次数低減モデル (ROM) は、シミュレーション … 続きを読む
Machine Learning Enhanced Hankel Dynamic-Mode Decomposition
要約 時系列の取得はより簡単になりましたが、時系列から動的モデルを開発することは … 続きを読む
Neural Extended Kalman Filters for Learning and Predicting Dynamics of Structural Systems
要約 正確な構造応答予測は、構造ヘルスモニタリングおよび制御アプリケーションの主 … 続きを読む
Analogue and Physical Reservoir Computing Using Water Waves
要約 農村地域には 35 億人以上の人々が住んでおり、そこでは水と水エネルギー資 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, nlin.CD, nlin.PS, physics.flu-dyn
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Generalized Teacher Forcing for Learning Chaotic Dynamics
要約 カオス力学システム (DS) は自然界や社会のいたるところに存在します。 … 続きを読む
Finite Time Lyapunov Exponent Analysis of Model Predictive Control and Reinforcement Learning
要約 有限時間リアプノフ指数 (FTLE) は、非定常流体流れ場における不変多様 … 続きを読む
Neural Network Entropy (NNetEn): Entropy-Based EEG Signal and Chaotic Time Series Classification, Python Package for NNetEn Calculation
要約 エントロピー測定は、時系列分類問題に効果的な機能です。 シャノン エントロ … 続きを読む
Embedding bifurcations into pneumatic artificial muscle
要約 複雑なボディダイナミクスを利用することは、ロボット工学における長年の課題で … 続きを読む