实体
Nonlinear Systems
Nonlinear Systems
PulseAugur coverage of Nonlinear Systems — every cluster mentioning Nonlinear Systems across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 3
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 3
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 3 条
-
用于非线性系统的新型物理信息学习观测器合成方法
研究人员开发了一种新颖的基于物理信息学习的方法，用于合成非线性系统的Kazantzis-Kravaris (KKL) 观测器。该方法使用一个物理信息神经网络来学习正向映射，并使用一个标准的馈送前向神经网络来学习反向映射。该论文为状态估计在近似误差和系统不确定性（包括非渐近学习保证）下的鲁棒性提供了理论保证。在基准示例上的数值模拟表明，与现有方法相比，该方法在训练域之外提供了更好的泛化能力。
-
元学习框架加速控制系统在数据有限情况下的自适应
研究人员开发了一种新颖的元学习框架，用于设计不确定非线性系统的最优控制器，尤其是在目标系统数据稀缺的情况下。该方法利用来自类似源系统的离线数据，在在线自适应阶段加速训练并提高控制性能。该框架被构建为一个双层优化问题，并且可以集成各种学习算法，包括神经状态空间模型和深度Q网络，在模拟和硬件实验中均显示出优于基线方法的性能。
-
新的k-NBCs增强了未知非线性系统的安全性
研究人员开发了k-感应神经障碍证书（k-NBCs），以增强具有未知动力学的非线性系统的安全保证。该方法通过允许障碍函数在阈值内临时增加最多k-1次来放宽传统安全约束，同时确保整体系统安全。该方法利用神经网络实现可扩展性，并将反例引导的归纳合成与可满足性模理论相结合进行验证，使用单一状态轨迹来构建数据驱动的系统模型。