非线性动态系统的自适应元学习基于 KKL 观测器设计

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内容提要

本文介绍了一种改进的扩展动态模式分解与字典学习方法,用于预测复杂动力学特征系统的时间演化。该方法在不同系统中的性能表现显著优于传统方法,并且与状态空间方法的预测结果相当。

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