使用系统识别工具箱(TM)进行动态系统的深度学ä¹
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了动态建模中深度学习方法的应用不足问题。通过集成深度神经网络作为非线性模型的基础，提出了一种增强的系统识别工具箱，支持自动编码特征，特别适用于大系统的降阶建模。研究发现，该工具箱的集成和增强功能极大提高了与先进机器学习技术的结合效果，推动了状态估计和模型训练的效率。
本研究提出了一种新的训练策略，利用深度模型的建模能力。通过两个分离模型，一个是深度生成模型，另一个是基于浅层基函数的模型，预测系统输出。学生模型通过保持与教师模型学习的表示空间一致，继承了教师模型的逼近能力。仿真结果表明，该方法在非线性基准测试上表现良好，同时具有算法透明性和结构效率。
