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Lorenz attractor
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新型自适应滤波器增强了非线性系统的状态估计
研究人员开发了一种新型自适应分裂合并高斯混合滤波器（AMF），旨在精确估计非线性与多模态系统中状态的概率密度函数（PDF）。该滤波器通过自适应地分裂和合并高斯粒子来解决现有高斯混合滤波器的局限性，而无需在线数值优化。AMF在涉及范德波尔振子和洛伦兹吸引子的基准测试中表现优于基线滤波器，并且其并行实现提高了高保真PDF估计的计算效率。
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新型统一复值神经网络整合连续和事件驱动学习
研究人员开发了一种新颖的统一复值神经网络（UCNN），它整合了连续值表示和事件驱动的时间处理。该新模型基于统一复值神经元（UCN），使用幅度编码信号强度，并使用相位控制时间演化和脉冲发射。UCNN框架支持通过反向传播和反向传播随时间进行训练，并提供了一种事件驱动的自适应相位学习规则，作为一种计算效率更高的替代方案。在目标跟踪和洛伦兹吸引子学习中的评估表明，UCNN在保持稀疏、事件驱动的计算（适用于神经形态和边缘AI应用）的同时，能够实…