Duffing system
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2 天有情绪数据
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新的SADFED框架在没有预定义架构的情况下识别库恩模型
研究人员开发了一个名为“具有空间感知的无字典库恩函数识别”（SADFED）的新框架，用于从数据中发现库恩模型。该方法不需要预先定义提升字典、核或神经网络架构。SADFED使用正则化最小二乘法识别库恩模式，然后采用变换后的时间基来获得本征函数值，仅优化特征值的实部和虚部。该框架在多种系统上进行了测试，包括FitzHugh-Nagumo系统、van der Pol振荡器、Duffing系统以及双转子涡轮喷气发动机，证明了其恢复已知本征函数…
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新的非自适应控制设计用于非线性系统，已发表在arXiv上
研究人员开发了一种新颖的非自适应控制设计，用于具有高相对阶的系统的鲁棒非线性输出调节。该方法利用了输入驱动滤波器和通用内部模型，并结合了递归反步律。该方法避免了自适应方案的复杂性，例如线性参数化回归器和对特定Lyapunov函数的需求，并已在Duffing系统上进行了演示。
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新的CW-EDMD方法改进了复杂系统的Koopman算子近似 · 跟踪2个来源
研究人员开发了簇加权扩展动态模式分解（CW-EDMD），一种从数据中近似Koopman算子的新颖方法。该方法通过学习软相空间划分和每个簇的算子，解决了具有不同局部动力学系统的单一全局算子效率低下的问题。CW-EDMD利用期望最大化目标，该目标同时考虑了几何邻近性和预测残差，使簇能够专注于局部Koopman模型准确的地方。在Lorenz、阻尼摆和Duffing系统上的实验表明，与匹配度EDMD相比，误差显著降低，中位数一步误差分别降低了…