本文探讨了深度学习在非线性动力系统状态空间识别中的应用，提出了基于神经网络的主动学习框架和新的训练策略，以提高系统识别的效率和准确性。研究强调了初始状态估计的重要性，并介绍了K-频谱指标用于评估数据集质量，提升数据收集效率。