本文探讨了利用稀疏回归和机器学习技术从测量数据中发现非线性动力系统的控制方程。提出了多种算法，包括3D目标动态识别、贝叶斯样条学习和路径增强控制，旨在提高模型的解释性和推广能力。这些方法在处理稀疏和嘈杂数据时表现出色，能够有效识别和恢复复杂系统的动力学规律。