zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 论文学习-混沌系统以及机器学习模型-11-29-wlg

    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(完全同步,相位同步,滞后同步,广义同步汉化)

    第二段:

    和往常的混沌系统方程已知不同,我们采用机器学习方法应用于未知方程的混沌模型; 通过RC,一个输入信号可以应用于混沌模型; 层叠式的同步也可以应用于混沌模型;(文章中证实了the Rössler and Lorenz systems 两个参数的混沌模型;

    第三段:

    介绍了RC算法:

    首先是动态输入层:N;

    状态向量R方程为:

    image-20191125195647814

    含义:A 是水库网络的邻接矩阵,而u 是输入向量

    RC通过输入的加权矩阵W

    输出向量Y表示为:

    image-20191125200101598

    RC基于方程一,通过T时刻,预测T+1时刻,并进行输出:

    image-20191125200441644

    第二页第二段:

    介绍了RC在Rössler 混沌模型算法中的应用;

    image-20191128212456817
  • 相关阅读:
    字符串处理类
    PageHelper
    JavaScriptPlus操作类
    Http 数据操作
    解压 压缩 C#
    验证码生成 C#
    MySecurity(安全类)
    博客搬迁至wordpress站点
    我的前端MVC之路
    三个css3趣玩小试
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liguo-wang/p/11956130.html
Copyright © 2011-2022 走看看