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阿古特·阿尔贡;乔瓦尼·沃尔佩;斯泰法诺·波

用递归神经网络对异常扩散进行分类、推理和分割。 （英语） Zbl 1519.62023号

《物理学杂志》。A、 数学。西奥。 54，第29号，文章ID 294003，19 p.（2021）。
概述：生物、物理和金融领域的无数系统都经历着扩散动力学。其中许多系统，包括细胞内的生物分子、活性物质系统和觅食动物，都表现出异常动力学，其中均方位移随时间的增长遵循指数偏离1的幂律。在研究记录这些系统演化的时间序列时，精确测量反常指数并自信地确定反常扩散的机制至关重要。当只有很少的短轨迹可用时，这些任务可能非常困难，这种情况在非平衡和生命系统的研究中很常见。在这里，我们提出了一种数据驱动的方法，用递归神经网络（我们称之为RANDI）分析单个异常扩散轨迹。我们表明，我们的方法可以成功地推断反常指数，识别反常扩散过程的类型，并分割不同行为之间系统切换的轨迹。我们将我们的表现与研究参与异常扩散（AnDi）挑战的单个短轨迹的最先进技术进行对比。我们的方法被证明是最通用的方法，是唯一一种在AnDi挑战中提出的所有任务中始终排名前三的方法。

引用于10文件

MSC公司：

62M20型 随机过程推断和预测
60公里50 异常扩散模型（次扩散、超扩散、连续时间随机游动等）
65千5 数值数学规划方法
82B31型 随机方法在平衡统计力学问题中的应用
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

反常扩散;机器学习;循环神经网络;推理与分类;变化点检测

软件：

凯拉斯;亚当
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Argun}等人，J.Phys。A、 数学。西奥。54，第29号，文章ID 294003，19页（2021；Zbl 1519.62023）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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