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embedded latent transfer operators
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用于动力系统的新型深度谱编码器方法
研究人员开发了一种新颖的谱学习方法，称为深度谱编码器（DSE），用于分析随机非线性动力系统。DSE 使用基于算子的潜在状态空间模型，其中神经网络编码器将观测映射到马尔可夫潜在状态。该方法采用函数式典型相关分析来推导状态坐标，并从中估计传递算子和观测算子。这种方法允许进行广义序列贝叶斯滤波和Koopman谱模式分解，在嘈杂和部分可观测的情况下表现优于现有基线。
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新的贝叶斯滤波方法可适应动态噪声
研究人员开发了一种新的贝叶斯滤波方法，通过解决传统噪声模型的局限性来增强序列状态估计。该方法为滤波器的噪声模型引入了结构化参数化，允许动态适应非平稳过程。实证结果表明，在嘈杂、时变环境中的性能有所提高。