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运用物理知识和有限数据的基于物理信息的神经网络在动态过程操作中的应用
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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
本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的实验数据表现。结果显示，在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。在使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。研究还验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，并选择了FPGA作为计算基板。未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。
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关键要点
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本研究探讨了物理信息驱动的神经网络（PINNs）在两个系统上的实验数据表现。
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在简单的非线性摆系统中，PINNs 在理想数据情况下的准确度提高了18倍和6倍。
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使用实验数据进行测试时，PINNs 相对于NNs的准确度提高了9.3倍和9.1倍。
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研究验证了物理信息驱动模型在物理系统中的可行性，选择FPGA作为计算基板。
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未来工作计划包括解决与时间相干感知和空间数据对齐相关的问题。
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