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三维非参数神经识别。 (英语) Zbl 1235.93071号

摘要:本文介绍了利用微分神经网络(DNNs)近似对三维偏微分方程(PDEs)进行状态识别的研究。应用数学和工程中有很多物理情况可以用偏微分方程来描述;这些模型的缺点是在其数学表示周围有许多不确定性来源。此外,寻找这些不确定偏微分方程的精确解并不是一件轻而易举的事情,特别是当偏微分方程被描述为两个或多个维度时。考虑到这些系统的连续性和时间演化,差分神经网络作为能够估计3D分布式模型的非参数标识符是一个很有吸引力的选择。权重自适应律确保了DNN轨迹到抛物线三维(3D)PDE状态的“实际稳定性”。为了验证所建议方法的定性行为,本文分析了一个分布参数对象的非参数建模问题。

MSC公司:

93B30型 系统标识
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
93C40型 自适应控制/观测系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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