基于神经网络的混合系统辨识方法
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。我们考虑从有限数量的（状态 - 输入）- 后继状态数据点中设计一种基于机器学习的未知动态系统模型的问题，以便获得的模型也适用于最优控制设计。我们提出了一种特定的神经网络（NN）结构，其产生具有分段仿射动力学的混合系统，对网络参数具有可微性，从而使得能够使用基于导数的训练过程。我们展示了对 NN...
本文介绍了一种基于机器学习的未知动态系统模型的设计问题和神经网络结构。该神经网络结构可以生成具有分段仿射动力学的混合系统模型，并具有可微性。研究表明，该方法在最优控制设计和混合系统的系统识别方面具有类似的性能，并在非线性基准测试中具有竞争力。
