近年来，机器学习技术帮助解决了混沌控制中复杂的校正任务，提升了对洛伦兹模型的控制能力。最近，慕尼黑大学的研究人员训练出一种人工智能模型，能够为洛伦兹模型提供反馈，从而将其稳定在多个不同的周期轨道上。
机器学习破解混沌,感觉有点以卵击石的味道,方法论上就不成立.论文的对象虽然是混沌系统,但是似乎偷换了“概念”,我指的不是作者想偷换概念,而是采用这个方案本身会“偷换了目的”,通用的方案落于具体的格局,其通用的性质就不复存在。机器学习只会将它当作广义上的概率拟合来解决。感觉混沌还是得在数学体系的重构上下...
因此,基于机器学习的混沌控制方法研究正变得越来越重要。 1.2研究现状与进展 混沌控制方法是指将稳定方法应用于控制混沌系统的方法,主要包括传统控制方法和非线性控制方法。在非线性控制方法中,机器学习技术作为一种新兴的非线性控制方法,逐渐地得到了广泛应用。近年来,学者们已经提出了很多基于机器学习的混沌控制方法,如...
当强大的“深度学习”算法开始征服像图像和语音识别等人工智能任务时,Ott和他的同事们开始研读机器学习并思考如何将其应用于混沌理论。 他们发现,2004年,Herbert Jaeger和Harald Haas利用一个随机连接人造神经元的网络在储水池计算中形成“储水池”,从而学习有三个混沌协变变量的动力学方程。在使用三组数字进行训练之后...
Reservoir Computing是一种独特的机器学习策略，通过预先固定的隐藏层（reservoir）和仅需训练输出层的结构，简化了对混沌系统动态的预测任务。这种方法源于解决循环神经网络训练的困难，通过固定隐藏层，仅调整与输出层的连接权重。Jaeger和Maass分别提出的Echo State Network和Liquid State Machine便是这种理念的...
据报道,目前科学家们已经可以用机器学习预测混沌系统的未来趋势,其他专家赞赏这种方式是非常具有突破性的,可以应用到更广的范围。 德国不来梅雅各布大学计算机科学教授Herbert Jaeger表示:“对于机器学习可预测的混沌未来,我非常震惊”。 这项研究成果来自老牌混沌理论学家Edward Ott和四位来自马里兰大学的合著者。他们采用...
混沌系统以及机器学习模型 概述: 必要条件下: negative values of the sub Lyapunov exponents. 通过rc方法, 可以在参数不匹配的情况下,实现输入信号,混沌系统中实现同步; 第一段: 混沌系统的同步是一个非线性问题; 分析了混沌系统同步的历史, 和分类(
一、引言 随着大数据时代的到来，机器学习技术在诸多领域取得了广泛应用。其中，决策树算法因其简单易懂、高效实用的特点，受到了广大数据科学家的青睐。决策树算法通过模拟人类决策过程，将复杂的数据问题转化为一系列简单的决策问题，为数据分析提供了强有力的工具。二、决策树基本概念 决策树是一种树形结构的预测模型...
引入机器学习、深度学习、LSTM 在1月份发表的 PRL (《Physical Review Letters》)论文中,研究人员发现,他们预测的火焰演化,与混沌系统的真实演化几乎完全一致,直到第八个 Lyapunov 时间之后,预测才开始偏离实际情况。 通常,预测混沌系统的方法是,尽可能准确地测量一...
学习心情系数 = sin(娱乐程度) 心情系数与娱乐有个正弦函数关系,正弦函数是超过会呈现负数状况,心情好,学习东西就快,不开心你是没心思学习的,只会觉得更痛苦,那读书是成负面状况的,根本学不到东西,同样对事物感兴趣的程度也有关,大脑时刻都处在自我归纳的过程,联想力会不知不觉提升我们知识的增长,联想力是与我...