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实体 Guillaume O. Berger

Guillaume O. Berger

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  1. TOOL · CL_223321 ·

    新的神经算法近似非线性系统模式

    研究人员开发了一种新的数据驱动算法，使用神经网络来近似非线性动力系统的主要模式。该方法利用功率迭代方案直接学习这些模式，避免了复杂函数模板相关的维度灾难。该方法完全是数据驱动的，只需要采样状态转移，并提供理论收敛保证。数值实验表明，它能够实现准确平滑的近似，性能优于扩展动态模式分解等传统技术。