| 首页 | 新闻公告 | 研究方向 | 研究成果 | 科研团队 | 项目案例 | 论文发表 |
时序预测 |
模型迁移 |
机理发现 |
持续学习 |
故障诊断 |
|
在数据驱动的复杂系统动力学机理方程发现方面，提出了基于因果图的非线性动态系统动力学机理方程发现、基于Koopman嵌入的非线性多尺度动力系统机理发现等新方法，解决了现有动力学机理方程发现方法中采用数值差分计算导数引起的误差及候选函数库冗余导致的计算复杂度高、复杂系统的多时间尺度和跨尺度耦合等问题。
|
 |
|
[1] Jia Dongni, Zhou Xiaofeng*, Li Shuai, Liu Shurui, Shi Haibo, Governing equation discovery based on
causal graph for nonlinear dynamic systems, Machine Learning: Science and Technology, 2023, 4: 045008.
(IF=6.8, 中国科学院2区) |
|
|