Artigos de revistas sobre o tema "Learning dynamical systems"
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Hein, Helle, e Ulo Lepik. "LEARNING TRAJECTORIES OF DYNAMICAL SYSTEMS". Mathematical Modelling and Analysis 17, n.º 4 (1 de setembro de 2012): 519–31. http://dx.doi.org/10.3846/13926292.2012.706654.
Texto completo da fonteKhadivar, Farshad, Ilaria Lauzana e Aude Billard. "Learning dynamical systems with bifurcations". Robotics and Autonomous Systems 136 (fevereiro de 2021): 103700. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2020.103700.
Texto completo da fonteBerry, Tyrus, e Suddhasattwa Das. "Learning Theory for Dynamical Systems". SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, n.º 3 (8 de agosto de 2023): 2082–122. http://dx.doi.org/10.1137/22m1516865.
Texto completo da fonteRoy, Sayan, e Debanjan Rana. "Machine Learning in Nonlinear Dynamical Systems". Resonance 26, n.º 7 (julho de 2021): 953–70. http://dx.doi.org/10.1007/s12045-021-1194-0.
Texto completo da fonteWANG, CONG, TIANRUI CHEN, GUANRONG CHEN e DAVID J. HILL. "DETERMINISTIC LEARNING OF NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS". International Journal of Bifurcation and Chaos 19, n.º 04 (abril de 2009): 1307–28. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127409023640.
Texto completo da fonteAhmadi, Amir Ali, e Bachir El Khadir. "Learning Dynamical Systems with Side Information". SIAM Review 65, n.º 1 (fevereiro de 2023): 183–223. http://dx.doi.org/10.1137/20m1388644.
Texto completo da fonteGrigoryeva, Lyudmila, Allen Hart e Juan-Pablo Ortega. "Learning strange attractors with reservoir systems". Nonlinearity 36, n.º 9 (27 de julho de 2023): 4674–708. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6544/ace492.
Texto completo da fonteDavids, Keith. "Learning design for Nonlinear Dynamical Movement Systems". Open Sports Sciences Journal 5, n.º 1 (13 de setembro de 2012): 9–16. http://dx.doi.org/10.2174/1875399x01205010009.
Texto completo da fonteCampi, M. C., e P. R. Kumar. "Learning dynamical systems in a stationary environment". Systems & Control Letters 34, n.º 3 (junho de 1998): 125–32. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-6911(98)00005-x.
Texto completo da fonteRajendra, P., e V. Brahmajirao. "Modeling of dynamical systems through deep learning". Biophysical Reviews 12, n.º 6 (22 de novembro de 2020): 1311–20. http://dx.doi.org/10.1007/s12551-020-00776-4.
Texto completo da fonteCheng, Sen, e Philip N. Sabes. "Modeling Sensorimotor Learning with Linear Dynamical Systems". Neural Computation 18, n.º 4 (1 de abril de 2006): 760–93. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2006.18.4.760.
Texto completo da fonteQiu, Zirou, Abhijin Adiga, Madhav V. Marathe, S. S. Ravi, Daniel J. Rosenkrantz, Richard E. Stearns e Anil Vullikanti. "Learning the Topology and Behavior of Discrete Dynamical Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 13 (24 de março de 2024): 14722–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29390.
Texto completo da fonteBavandpour, Mohammad, Hamid Soleimani, Saeed Bagheri-Shouraki, Arash Ahmadi, Derek Abbott e Leon O. Chua. "Cellular Memristive Dynamical Systems (CMDS)". International Journal of Bifurcation and Chaos 24, n.º 05 (maio de 2014): 1430016. http://dx.doi.org/10.1142/s021812741430016x.
Texto completo da fonteZhou, Quan, Jakub Marecek e Robert N. Shorten. "Fairness in Forecasting and Learning Linear Dynamical Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 12 (18 de maio de 2021): 11134–42. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17328.
Texto completo da fonteMezić, Igor. "Koopman Operator, Geometry, and Learning of Dynamical Systems". Notices of the American Mathematical Society 68, n.º 07 (1 de agosto de 2021): 1. http://dx.doi.org/10.1090/noti2306.
Texto completo da fonteMonga, Bharat, e Jeff Moehlis. "Supervised learning algorithms for controlling underactuated dynamical systems". Physica D: Nonlinear Phenomena 412 (novembro de 2020): 132621. http://dx.doi.org/10.1016/j.physd.2020.132621.
Texto completo da fonteKronander, K., M. Khansari e A. Billard. "Incremental motion learning with locally modulated dynamical systems". Robotics and Autonomous Systems 70 (agosto de 2015): 52–62. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2015.03.010.
Texto completo da fonteTokuda, Isao, Ryuji Tokunaga e Kazuyuki Aihara. "Back-propagation learning of infinite-dimensional dynamical systems". Neural Networks 16, n.º 8 (outubro de 2003): 1179–93. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(03)00076-5.
Texto completo da fonteSugie, Toshiharu, e Toshiro Ono. "An iterative learning control law for dynamical systems". Automatica 27, n.º 4 (julho de 1991): 729–32. http://dx.doi.org/10.1016/0005-1098(91)90066-b.
Texto completo da fonteBeek, P. J., e A. A. M. van Santvoord. "Learning the Cascade Juggle: A Dynamical Systems Analysis". Journal of Motor Behavior 24, n.º 1 (março de 1992): 85–94. http://dx.doi.org/10.1080/00222895.1992.9941604.
Texto completo da fonteE, Weinan. "A Proposal on Machine Learning via Dynamical Systems". Communications in Mathematics and Statistics 5, n.º 1 (março de 2017): 1–11. http://dx.doi.org/10.1007/s40304-017-0103-z.
Texto completo da fonteB. Brugarolas, Paul, e Michael G. Safonov. "Learning about dynamical systems via unfalsification of hypotheses". International Journal of Robust and Nonlinear Control 14, n.º 11 (20 de abril de 2004): 933–43. http://dx.doi.org/10.1002/rnc.924.
Texto completo da fonteGiannakis, Dimitrios, Amelia Henriksen, Joel A. Tropp e Rachel Ward. "Learning to Forecast Dynamical Systems from Streaming Data". SIAM Journal on Applied Dynamical Systems 22, n.º 2 (5 de maio de 2023): 527–58. http://dx.doi.org/10.1137/21m144983x.
Texto completo da fonteModi, Aditya, Mohamad Kazem Shirani Faradonbeh, Ambuj Tewari e George Michailidis. "Joint learning of linear time-invariant dynamical systems". Automatica 164 (junho de 2024): 111635. http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2024.111635.
Texto completo da fonteHorbacz, Katarzyna. "Random dynamical systems with jumps". Journal of Applied Probability 41, n.º 3 (setembro de 2004): 890–910. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1091543432.
Texto completo da fonteHorbacz, Katarzyna. "Random dynamical systems with jumps". Journal of Applied Probability 41, n.º 03 (setembro de 2004): 890–910. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200020611.
Texto completo da fonteJena, Amit, Dileep Kalathil e Le Xie. "Meta-Learning-Based Adaptive Stability Certificates for Dynamical Systems". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 11 (24 de março de 2024): 12801–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i11.29176.
Texto completo da fonteFeng, Lingyu, Ting Gao, Min Dai e Jinqiao Duan. "Learning effective dynamics from data-driven stochastic systems". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 33, n.º 4 (abril de 2023): 043131. http://dx.doi.org/10.1063/5.0126667.
Texto completo da fonteEll, Shawn W., e F. Gregory Ashby. "Dynamical trajectories in category learning". Perception & Psychophysics 66, n.º 8 (novembro de 2004): 1318–40. http://dx.doi.org/10.3758/bf03195001.
Texto completo da fonteVereijken, B., H. T. A. Whiting e W. J. Beek. "A Dynamical Systems Approach to Skill Acquisition". Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A 45, n.º 2 (agosto de 1992): 323–44. http://dx.doi.org/10.1080/14640749208401329.
Texto completo da fonteIjspeert, Auke Jan, Jun Nakanishi, Heiko Hoffmann, Peter Pastor e Stefan Schaal. "Dynamical Movement Primitives: Learning Attractor Models for Motor Behaviors". Neural Computation 25, n.º 2 (fevereiro de 2013): 328–73. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00393.
Texto completo da fonteGabriel, Nicholas, e Neil F. Johnson. "Using Neural Architectures to Model Complex Dynamical Systems". Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 02, n.º 02 (2022): 366–84. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2022.1124.
Texto completo da fonteForgione, Marco, e Dario Piga. "dynoNet : A neural network architecture for learning dynamical systems". International Journal of Adaptive Control and Signal Processing 35, n.º 4 (14 de janeiro de 2021): 612–26. http://dx.doi.org/10.1002/acs.3216.
Texto completo da fonteXiao, Wenxin, Armin Lederer e Sandra Hirche. "Learning Stable Nonparametric Dynamical Systems with Gaussian Process Regression". IFAC-PapersOnLine 53, n.º 2 (2020): 1194–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.1335.
Texto completo da fonteChen, Ruilin, Xiaowei Jin, Shujin Laima, Yong Huang e Hui Li. "Intelligent modeling of nonlinear dynamical systems by machine learning". International Journal of Non-Linear Mechanics 142 (junho de 2022): 103984. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijnonlinmec.2022.103984.
Texto completo da fonteQin, Zengyi, Dawei Sun e Chuchu Fan. "Sablas: Learning Safe Control for Black-Box Dynamical Systems". IEEE Robotics and Automation Letters 7, n.º 2 (abril de 2022): 1928–35. http://dx.doi.org/10.1109/lra.2022.3142743.
Texto completo da fontePulch, Roland, e Maha Youssef. "MACHINE LEARNING FOR TRAJECTORIES OF PARAMETRIC NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS". Journal of Machine Learning for Modeling and Computing 1, n.º 1 (2020): 75–95. http://dx.doi.org/10.1615/jmachlearnmodelcomput.2020034093.
Texto completo da fonteChu, S. R., e R. Shoureshi. "Applications of neural networks in learning of dynamical systems". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 22, n.º 1 (1992): 161–64. http://dx.doi.org/10.1109/21.141320.
Texto completo da fonteKhansari-Zadeh, S. Mohammad, e Aude Billard. "Learning Stable Nonlinear Dynamical Systems With Gaussian Mixture Models". IEEE Transactions on Robotics 27, n.º 5 (outubro de 2011): 943–57. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2011.2159412.
Texto completo da fonteMukhopadhyay, Sumona, e Santo Banerjee. "Learning dynamical systems in noise using convolutional neural networks". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 30, n.º 10 (outubro de 2020): 103125. http://dx.doi.org/10.1063/5.0009326.
Texto completo da fonteSugie, T., e T. Ono. "On an Iterative Learning Control Law for Dynamical Systems". IFAC Proceedings Volumes 20, n.º 5 (julho de 1987): 339–44. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)55109-5.
Texto completo da fonteKimura, M., e R. Nakano. "Learning dynamical systems by recurrent neural networks from orbits". Neural Networks 11, n.º 9 (dezembro de 1998): 1589–99. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(98)00098-7.
Texto completo da fonteBerwald, Jesse, Tomáš Gedeon e John Sheppard. "Using machine learning to predict catastrophes in dynamical systems". Journal of Computational and Applied Mathematics 236, n.º 9 (março de 2012): 2235–45. http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2011.11.006.
Texto completo da fonteTalmon, Ronen, Stephane Mallat, Hitten Zaveri e Ronald R. Coifman. "Manifold Learning for Latent Variable Inference in Dynamical Systems". IEEE Transactions on Signal Processing 63, n.º 15 (agosto de 2015): 3843–56. http://dx.doi.org/10.1109/tsp.2015.2432731.
Texto completo da fonteZhao, Qingye, Yi Zhang e Xuandong Li. "Safe reinforcement learning for dynamical systems using barrier certificates". Connection Science 34, n.º 1 (12 de dezembro de 2022): 2822–44. http://dx.doi.org/10.1080/09540091.2022.2151567.
Texto completo da fonteKelso, J. A. S. "Anticipatory dynamical systems, intrinsic pattern dynamics and skill learning". Human Movement Science 10, n.º 1 (fevereiro de 1991): 93–111. http://dx.doi.org/10.1016/0167-9457(91)90034-u.
Texto completo da fonteGauthier, Daniel J., Ingo Fischer e André Röhm. "Learning unseen coexisting attractors". Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, n.º 11 (novembro de 2022): 113107. http://dx.doi.org/10.1063/5.0116784.
Texto completo da fontePontes-Filho, Sidney, Pedro Lind, Anis Yazidi, Jianhua Zhang, Hugo Hammer, Gustavo B. M. Mello, Ioanna Sandvig, Gunnar Tufte e 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, n.º 5 (11 de junho de 2020): 657–74. http://dx.doi.org/10.1007/s11571-020-09600-x.
Texto completo da fonteSharma, Shalini, e Angshul Majumdar. "Sequential Transform Learning". ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15, n.º 5 (26 de junho de 2021): 1–18. http://dx.doi.org/10.1145/3447394.
Texto completo da fonteDuan, Jianghua, Yongsheng Ou, Jianbing Hu, Zhiyang Wang, Shaokun Jin e Chao Xu. "Fast and Stable Learning of Dynamical Systems Based on Extreme Learning Machine". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 49, n.º 6 (junho de 2019): 1175–85. http://dx.doi.org/10.1109/tsmc.2017.2705279.
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