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Invertible Neural Networks
Invertible Neural Networks
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新方法使用可逆神经网络进行认证前馈控制
研究人员开发了一种方法，用于对未知非线性系统的、数据驱动的前馈控制进行认证，特别适用于具有部分状态测量的周期性跟踪。该方法利用可逆神经网络（INN）作为代理模型，通过避免复杂的非凸反演问题来简化过程。通过将一致性预测应用于估计代理模型误差，该方法提供了有限样本概率保证和前馈跟踪误差的边际证书。该技术已在具有非线性摩擦的直流电机上得到验证。
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AI设计用于100%氢燃料的燃气轮机燃烧器
研究人员开发了一种使用可逆神经网络（INNs）的生成式设计方法，以应对将燃气轮机燃烧器重新设计用于100%氢燃料的挑战。这种由AI驱动的方法旨在减少从4兆瓦到600兆瓦的广泛发动机功率输出范围内所需的大量设计工作。通过在燃烧器设计及其性能数据数据库上训练INNs，该系统可以生成满足特定性能标准的多个设计方案，从而促进低NOx排放的稳定运行并防止回火。