nlin.CD」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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