Zeitschriftenartikel zum Thema „Learning dynamical systems“
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Hein, Helle, und Ulo Lepik. „LEARNING TRAJECTORIES OF DYNAMICAL SYSTEMS“. Mathematical Modelling and Analysis 17, Nr. 4 (01.09.2012): 519–31. http://dx.doi.org/10.3846/13926292.2012.706654.
Der volle Inhalt der QuelleKhadivar, Farshad, Ilaria Lauzana und Aude Billard. „Learning dynamical systems with bifurcations“. Robotics and Autonomous Systems 136 (Februar 2021): 103700. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103700.
Der volle Inhalt der QuelleBerry, Tyrus, und Suddhasattwa Das. „Learning Theory for Dynamical Systems“. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, Nr. 3 (08.08.2023): 2082–122. http://dx.doi.org/10.1137/22m1516865.
Der volle Inhalt der QuelleRoy, Sayan, und Debanjan Rana. „Machine Learning in Nonlinear Dynamical Systems“. Resonance 26, Nr. 7 (Juli 2021): 953–70. http://dx.doi.org/10.1007/s12045-021-1194-0.
Der volle Inhalt der QuelleWANG, CONG, TIANRUI CHEN, GUANRONG CHEN und DAVID J. HILL. „DETERMINISTIC LEARNING OF NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS“. International Journal of Bifurcation and Chaos 19, Nr. 04 (April 2009): 1307–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127409023640.
Der volle Inhalt der QuelleAhmadi, Amir Ali, und Bachir El Khadir. „Learning Dynamical Systems with Side Information“. SIAM Review 65, Nr. 1 (Februar 2023): 183–223. http://dx.doi.org/10.1137/20m1388644.
Der volle Inhalt der QuelleGrigoryeva, Lyudmila, Allen Hart und Juan-Pablo Ortega. „Learning strange attractors with reservoir systems“. Nonlinearity 36, Nr. 9 (27.07.2023): 4674–708. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6544/ace492.
Der volle Inhalt der QuelleDavids, Keith. „Learning design for Nonlinear Dynamical Movement Systems“. Open Sports Sciences Journal 5, Nr. 1 (13.09.2012): 9–16. http://dx.doi.org/10.2174/1875399x01205010009.
Der volle Inhalt der QuelleCampi, M. C., und P. R. Kumar. „Learning dynamical systems in a stationary environment“. Systems & Control Letters 34, Nr. 3 (Juni 1998): 125–32. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-6911(98)00005-x.
Der volle Inhalt der QuelleRajendra, P., und V. Brahmajirao. „Modeling of dynamical systems through deep learning“. Biophysical Reviews 12, Nr. 6 (22.11.2020): 1311–20. http://dx.doi.org/10.1007/s12551-020-00776-4.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Sen, und Philip N. Sabes. „Modeling Sensorimotor Learning with Linear Dynamical Systems“. Neural Computation 18, Nr. 4 (01.04.2006): 760–93. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2006.18.4.760.
Der volle Inhalt der QuelleQiu, Zirou, Abhijin Adiga, Madhav V. Marathe, S. S. Ravi, Daniel J. Rosenkrantz, Richard E. Stearns und Anil Vullikanti. „Learning the Topology and Behavior of Discrete Dynamical Systems“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 13 (24.03.2024): 14722–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29390.
Der volle Inhalt der QuelleBavandpour, Mohammad, Hamid Soleimani, Saeed Bagheri-Shouraki, Arash Ahmadi, Derek Abbott und Leon O. Chua. „Cellular Memristive Dynamical Systems (CMDS)“. International Journal of Bifurcation and Chaos 24, Nr. 05 (Mai 2014): 1430016. http://dx.doi.org/10.1142/s021812741430016x.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Quan, Jakub Marecek und Robert N. Shorten. „Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 12 (18.05.2021): 11134–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17328.
Der volle Inhalt der QuelleMezić, Igor. „Koopman Operator, Geometry, and Learning of Dynamical Systems“. Notices of the American Mathematical Society 68, Nr. 07 (01.08.2021): 1. http://dx.doi.org/10.1090/noti2306.
Der volle Inhalt der QuelleMonga, Bharat, und Jeff Moehlis. „Supervised learning algorithms for controlling underactuated dynamical systems“. Physica D: Nonlinear Phenomena 412 (November 2020): 132621. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2020.132621.
Der volle Inhalt der QuelleKronander, K., M. Khansari und A. Billard. „Incremental motion learning with locally modulated dynamical systems“. Robotics and Autonomous Systems 70 (August 2015): 52–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2015.03.010.
Der volle Inhalt der QuelleTokuda, Isao, Ryuji Tokunaga und Kazuyuki Aihara. „Back-propagation learning of infinite-dimensional dynamical systems“. Neural Networks 16, Nr. 8 (Oktober 2003): 1179–93. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(03)00076-5.
Der volle Inhalt der QuelleSugie, Toshiharu, und Toshiro Ono. „An iterative learning control law for dynamical systems“. Automatica 27, Nr. 4 (Juli 1991): 729–32. http://dx.doi.org/10.1016/0005-1098(91)90066-b.
Der volle Inhalt der QuelleBeek, P. J., und A. A. M. van Santvoord. „Learning the Cascade Juggle: A Dynamical Systems Analysis“. Journal of Motor Behavior 24, Nr. 1 (März 1992): 85–94. http://dx.doi.org/10.1080/00222895.1992.9941604.
Der volle Inhalt der QuelleE, Weinan. „A Proposal on Machine Learning via Dynamical Systems“. Communications in Mathematics and Statistics 5, Nr. 1 (März 2017): 1–11. http://dx.doi.org/10.1007/s40304-017-0103-z.
Der volle Inhalt der QuelleB. Brugarolas, Paul, und Michael G. Safonov. „Learning about dynamical systems via unfalsification of hypotheses“. International Journal of Robust and Nonlinear Control 14, Nr. 11 (20.04.2004): 933–43. http://dx.doi.org/10.1002/rnc.924.
Der volle Inhalt der QuelleGiannakis, Dimitrios, Amelia Henriksen, Joel A. Tropp und Rachel Ward. „Learning to Forecast Dynamical Systems from Streaming Data“. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, Nr. 2 (05.05.2023): 527–58. http://dx.doi.org/10.1137/21m144983x.
Der volle Inhalt der QuelleModi, Aditya, Mohamad Kazem Shirani Faradonbeh, Ambuj Tewari und George Michailidis. „Joint learning of linear time-invariant dynamical systems“. Automatica 164 (Juni 2024): 111635. http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2024.111635.
Der volle Inhalt der QuelleHorbacz, Katarzyna. „Random dynamical systems with jumps“. Journal of Applied Probability 41, Nr. 3 (September 2004): 890–910. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1091543432.
Der volle Inhalt der QuelleHorbacz, Katarzyna. „Random dynamical systems with jumps“. Journal of Applied Probability 41, Nr. 03 (September 2004): 890–910. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200020611.
Der volle Inhalt der QuelleJena, Amit, Dileep Kalathil und Le Xie. „Meta-Learning-Based Adaptive Stability Certificates for Dynamical Systems“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 11 (24.03.2024): 12801–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29176.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Lingyu, Ting Gao, Min Dai und Jinqiao Duan. „Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems“. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 33, Nr. 4 (April 2023): 043131. http://dx.doi.org/10.1063/5.0126667.
Der volle Inhalt der QuelleEll, Shawn W., und F. Gregory Ashby. „Dynamical trajectories in category learning“. Perception & Psychophysics 66, Nr. 8 (November 2004): 1318–40. http://dx.doi.org/10.3758/bf03195001.
Der volle Inhalt der QuelleVereijken, B., H. T. A. Whiting und W. J. Beek. „A Dynamical Systems Approach to Skill Acquisition“. Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A 45, Nr. 2 (August 1992): 323–44. http://dx.doi.org/10.1080/14640749208401329.
Der volle Inhalt der QuelleIjspeert, Auke Jan, Jun Nakanishi, Heiko Hoffmann, Peter Pastor und Stefan Schaal. „Dynamical Movement Primitives: Learning Attractor Models for Motor Behaviors“. Neural Computation 25, Nr. 2 (Februar 2013): 328–73. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00393.
Der volle Inhalt der QuelleGabriel, Nicholas, und Neil F. Johnson. „Using Neural Architectures to Model Complex Dynamical Systems“. Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, Nr. 02 (2022): 366–84. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1124.
Der volle Inhalt der QuelleForgione, Marco, und Dario Piga. „dynoNet : A neural network architecture for learning dynamical systems“. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing 35, Nr. 4 (14.01.2021): 612–26. http://dx.doi.org/10.1002/acs.3216.
Der volle Inhalt der QuelleXiao, Wenxin, Armin Lederer und Sandra Hirche. „Learning Stable Nonparametric Dynamical Systems with Gaussian Process Regression“. IFAC-PapersOnLine 53, Nr. 2 (2020): 1194–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1335.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ruilin, Xiaowei Jin, Shujin Laima, Yong Huang und Hui Li. „Intelligent modeling of nonlinear dynamical systems by machine learning“. International Journal of Non-Linear Mechanics 142 (Juni 2022): 103984. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijnonlinmec.2022.103984.
Der volle Inhalt der QuelleQin, Zengyi, Dawei Sun und Chuchu Fan. „Sablas: Learning Safe Control for Black-Box Dynamical Systems“. IEEE Robotics and Automation Letters 7, Nr. 2 (April 2022): 1928–35. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2022.3142743.
Der volle Inhalt der QuellePulch, Roland, und Maha Youssef. „MACHINE LEARNING FOR TRAJECTORIES OF PARAMETRIC NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS“. Journal of Machine Learning for Modeling and Computing 1, Nr. 1 (2020): 75–95. http://dx.doi.org/10.1615/jmachlearnmodelcomput.2020034093.
Der volle Inhalt der QuelleChu, S. R., und R. Shoureshi. „Applications of neural networks in learning of dynamical systems“. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 22, Nr. 1 (1992): 161–64. http://dx.doi.org/10.1109/21.141320.
Der volle Inhalt der QuelleKhansari-Zadeh, S. Mohammad, und Aude Billard. „Learning Stable Nonlinear Dynamical Systems With Gaussian Mixture Models“. IEEE Transactions on Robotics 27, Nr. 5 (Oktober 2011): 943–57. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2011.2159412.
Der volle Inhalt der QuelleMukhopadhyay, Sumona, und Santo Banerjee. „Learning dynamical systems in noise using convolutional neural networks“. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 30, Nr. 10 (Oktober 2020): 103125. http://dx.doi.org/10.1063/5.0009326.
Der volle Inhalt der QuelleSugie, T., und T. Ono. „On an Iterative Learning Control Law for Dynamical Systems“. IFAC Proceedings Volumes 20, Nr. 5 (Juli 1987): 339–44. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)55109-5.
Der volle Inhalt der QuelleKimura, M., und R. Nakano. „Learning dynamical systems by recurrent neural networks from orbits“. Neural Networks 11, Nr. 9 (Dezember 1998): 1589–99. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(98)00098-7.
Der volle Inhalt der QuelleBerwald, Jesse, Tomáš Gedeon und John Sheppard. „Using machine learning to predict catastrophes in dynamical systems“. Journal of Computational and Applied Mathematics 236, Nr. 9 (März 2012): 2235–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2011.11.006.
Der volle Inhalt der QuelleTalmon, Ronen, Stephane Mallat, Hitten Zaveri und Ronald R. Coifman. „Manifold Learning for Latent Variable Inference in Dynamical Systems“. IEEE Transactions on Signal Processing 63, Nr. 15 (August 2015): 3843–56. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2015.2432731.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Qingye, Yi Zhang und Xuandong Li. „Safe reinforcement learning for dynamical systems using barrier certificates“. Connection Science 34, Nr. 1 (12.12.2022): 2822–44. http://dx.doi.org/10.1080/09540091.2022.2151567.
Der volle Inhalt der QuelleKelso, J. A. S. „Anticipatory dynamical systems, intrinsic pattern dynamics and skill learning“. Human Movement Science 10, Nr. 1 (Februar 1991): 93–111. http://dx.doi.org/10.1016/0167-9457(91)90034-u.
Der volle Inhalt der QuelleGauthier, Daniel J., Ingo Fischer und André Röhm. „Learning unseen coexisting attractors“. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, Nr. 11 (November 2022): 113107. http://dx.doi.org/10.1063/5.0116784.
Der volle Inhalt der QuellePontes-Filho, Sidney, Pedro Lind, Anis Yazidi, Jianhua Zhang, Hugo Hammer, Gustavo B. M. Mello, Ioanna Sandvig, Gunnar Tufte und Stefano Nichele. „A neuro-inspired general framework for the evolution of stochastic dynamical systems: Cellular automata, random Boolean networks and echo state networks towards criticality“. Cognitive Neurodynamics 14, Nr. 5 (11.06.2020): 657–74. http://dx.doi.org/10.1007/s11571-020-09600-x.
Der volle Inhalt der QuelleSharma, Shalini, und Angshul Majumdar. „Sequential Transform Learning“. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15, Nr. 5 (26.06.2021): 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3447394.
Der volle Inhalt der QuelleDuan, Jianghua, Yongsheng Ou, Jianbing Hu, Zhiyang Wang, Shaokun Jin und Chao Xu. „Fast and Stable Learning of Dynamical Systems Based on Extreme Learning Machine“. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 49, Nr. 6 (Juni 2019): 1175–85. http://dx.doi.org/10.1109/tsmc.2017.2705279.
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