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揭示小波的威力：一种基于小波的 Kolmogorov-Arnold 网络用于高光谱图像分类
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用Kolmogorov-Arnold网络预测柔性电流体力泵压力和流量的新方法。该方法通过可学习的基于样条的激活函数代替固定的激活函数，更有效地逼近复杂的非线性函数。实验结果表明，该方法具有高的预测准确性和可解释性，是电流体力泵预测建模的有希望的替代方法。
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关键要点
- 提出了一种新颖的方法，使用Kolmogorov-Arnold网络预测柔性电流体力泵的压力和流量。
- KAN通过可学习的基于样条的激活函数代替固定的激活函数，能够更有效地逼近复杂的非线性函数。
- 在柔性EHD泵参数的数据集上评估KAN，并与随机森林和多层感知器模型进行了比较。
- KAN在压力和流量预测方面的均方误差分别为12.186和0.001，显示出较高的预测准确性。
- 从KAN中提取的符号公式揭示了输入参数与泵性能之间的非线性关系。
- KAN具有出色的准确性和可解释性，是电流体力泵预测建模的有希望的替代方法。
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