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同步系统重构的机器学习方法研究.pdf

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    摘要

    多年来，系统间的同步特别是关于复杂系统的同步性研究一直吸引着人们的注意

    力，且广泛应用于实际生活中．对带有时空结构的同步系统的动力学进行重构是一件

    十分困难的事情，而机器学习方法的发展使得对各种复杂动力学系统的重构成为可

    能．本文分别使用储层计算方法和下一代储层计算方法去研究动力学模型，该模型是

    由多个单向耦合的洛伦兹振子组成的环系统．我们利用该模型来研究不同吸引子的动

    力学行为，得到了两类机器学习方法都能很好地对原始系统进行短期预测以及保持原

    系统的时空结构的结果．本文的主要内容如下：

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