Nov, 2023

利用部分状态观测进行机器学习参数跟踪

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TL;DR使用逆问题和储水池计算，我们开发了一个无模型、完全数据驱动的框架，能够从部分状态观测实时准确追踪变化的参数。该框架在各种复杂的非线性动力系统中表现出强大的性能，并解决了影响追踪性能的相关问题。
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发现论文，激发创造
  • 无模型的复杂动态轨迹跟踪控制与机器学习

    通过模型无关的机器学习框架和储水计算方法，实现对双臂机器人操纵器的跟踪控制，仅使用部分观测状态，并且该控制框架在周期性和混沌信号方面表现出有效性和对测量噪声、干扰和不确定性的鲁棒性。

    Sep, 2023

  • 从部分观测中学习动态系统

    本文研究使用数据驱动框架和神经网络来预测复杂的非线性时空过程，并表现出显著的改进。

    Feb, 2019

  • 时空变系数偏微分方程参数辨识

    提出了一个用于多状态系统的参数识别的新框架，由受限的自适应物理线索神经网络和有限混合模型方法组成，可以精确确定复杂多状态系统的未知变化参数，从而完成了不同空间和时间参数的反演。

    Jun, 2023

  • 高斯过程学习非线性动力学

    科学机器学习中，通过贝叶斯推断模型参数，利用状态数据和相关性构建似然函数，从而学习非线性动力学模型。

    Dec, 2023

  • 从部分数据中重构、预测和稳定混沌动态

    通过使用基于数据的方法，该研究提出了 Long Short-Term Memory (LSTM) 网络来推断未观察到的（隐藏的）混沌变量的动力学，时间预测完全状态的演变并推断其稳定性。

    May, 2023

  • 变分贝叶斯滤波的切换线性动力学

    利用贝叶斯推断、变分自动编码器和具体松弛技术，学习从局部和高维观察中获取更全面和有意义的状态空间，从而提高在各种模拟任务中学习的动态准确性的能力。

    May, 2019

  • 具有保证的非线性系统辨识的主动学习

    通过提出一种主动学习的方法，该方法不断进行轨迹规划，轨迹跟踪和重新估计系统，并展示了该方法以参数速率估计非线性动态系统，类似于标准线性回归的统计速率。

    Jun, 2020

  • 从图像像素中学习深度动态模型

    采用深度自动编码器和预测性转移模型相结合的方法，从像素信息中学习动态系统的良好预测模型。

    Oct, 2014

  • 基于物理信息的机器学习控制方法在高噪声测量下的非线性动态系统中的应用

    该研究提出了一种基于物理信息的机器学习控制方法，用于具有高噪声测量的非线性动态系统。结果表明，该方法在高噪声条件下的非线性动态系统的建模准确性和控制性能方面优于现有的基准方法。

    Nov, 2023

  • 基于深度强化学习的实时模型校准

    本研究提出了一种基于强化学习的模型参数推断框架，该框架以物理模型响应跟踪为目标，利用一种约束 Lyapunov 基础的 actor-critic (CLAC) 算法，考虑了大规模和高维数据以及嘈杂的真实世界条件下的鲁棒性，实现了在两个基于物理模型的诊断测试案例中的优秀表现。

    Jun, 2020