González-García，R。;Rico Martínez，R。;W·沃尔夫。;吕伯克，M。;M.埃斯沃思。;J.S.安德森。;凯夫雷基迪斯，I.G。 使用神经网络表征双参数混合模式电化学行为体系。 （英语） Zbl 1006.80502号 物理D 151，第1号，27-43（2001）. 总结：我们使用基于人工神经网络的非线性信号处理技术，根据在铋离子和氯离子存在下氢气在铂上恒电流氧化过程中混合模式振荡的实验观察，构建了一个连续时间模型（常微分方程组，ODE）。数据以不同外加电流和氯离子浓度值的电位时间序列的形式表示。我们使用该模型重建实验动力学，并探索相空间中相关的分岔结构。利用数值分岔技术，我们定位稳定和不稳定周期解，计算特征值，并识别分岔点。该方法为研究真实实验系统的相空间和参数空间提供了一种有前途的数据后处理程序；它允许我们推断出实验只能以有限的测量精度和离散的操作参数设置探测的相空间结构。例如，拟合模型表明在实验中探索的参数范围附近存在亚临界Hopf分岔；这可能解释了定位小振幅简单振荡的实验困难。 引用于2文件 MSC公司： 80A30型 热力学和传热中的化学动力学 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 80M99型 热力学和传热学的基本方法 关键词：稳定和不稳定周期解;特征值;识别分歧点;电化学系统;神经网络;混合模式振荡 软件：自动-86;奥德萨 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.González-García}等人，《物理学》D 151，第1期，27-43（2001；Zbl 1006.80502） 全文： 内政部