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Learning Geometrically-Informed Lyapunov Functions with Deep Diffeomorphic RBF Networks
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内容提要
本研究提出了一种基于深度微分同胚RBF网络的框架，用于学习李雅普诺夫函数，以确保自主系统的安全性。该方法通过编码几何形状的先验知识，有效地从真实数据中学习李雅普诺夫函数，并在不同吸引子系统中表现良好。
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关键要点
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本研究提出了一种基于深度微分同胚RBF网络的框架，用于学习李雅普诺夫函数。
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该方法通过编码几何形状的先验知识，有效地从真实数据中学习李雅普诺夫函数。
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研究表明，该方法在不同吸引子系统中表现良好，能够确保自主系统的安全性。
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