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Ganaie，硕士。;萨普塔什·戈什;纳文·门多拉;M·坦维尔。;萨里卡·贾兰

使用机器学习识别Chimera。 （英语） Zbl 1448.37113号

混乱 30，第6期，第063128页，第11页（2020年）.
摘要：奇美拉态是指在各种复杂动力系统中发现的相同耦合动力单元中相干相和非相干相的共存。一方面，嵌合体的鉴定由于其在包括神经科学在内的各个领域中的适用性而至关重要，另一方面，由于嵌合体在不同系统中的广泛多样性以及其轮廓的特殊性而具有挑战性。因此，一种简单而通用的识别方法仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们提出了一种非常独特的方法，使用机器学习技术来表征不同的动力学阶段，并从使用不同模型生成的给定空间轮廓中识别嵌合体状态。实验结果表明，对于不同的动态模型，分类算法的性能不同。机器学习算法，即随机森林、基于Tikhonov的倾斜随机森林、轴平行分裂和零空间正则化，对Kuramoto模型的准确率超过96%。对于logistic映射，随机森林和基于Tikhonov正则化的斜向随机森林的准确率达到90%以上，而对于Hénon映射模型，随机森林、零空间和基于轴平行分割正则化的倾斜随机森林的正确率达到80%以上。带有零空间正则化的斜向随机森林在不同的动力学模型中取得了一致的性能（超过83%的准确率），而基于自动编码器的随机向量函数链神经网络表现出相对较低的性能。这项工作为使用机器学习技术识别大规模耦合非线性单元中产生的动态模式以及表征各种应用中现实系统中的复杂时空模式提供了方向。
©2020美国物理研究所

引用于1文件

MSC公司：

37M99型 动力系统的逼近方法和数值处理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

嵌合体状态;机器学习算法;动力相位

软件：

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\textit{M.A.Ganaie}等人，Chaos 30，No.6，063128，11 p.（2020；Zbl 1448.37113）
全文： 内政部 arXiv公司

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