مقاله SIMBA: روشهای شناسایی سیستم که از انتشار معکوس استفاده میکنند
| عنوان مقاله به انگلیسی | SIMBa: System Identification Methods leveraging Backpropagation |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله SIMBA: روشهای شناسایی سیستم که از انتشار معکوس استفاده میکنند |
| نویسندگان | Loris Di Natale, Muhammad Zakwan, Philipp Heer, Giancarlo Ferrari Trecate, Colin N. Jones |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 0 |
| دسته بندی موضوعات | Systems and Control,سیستم و کنترل , |
| توضیحات | Submitted 23 November, 2023; originally announced November 2023. , Comments: First two authors contributed equally. Submitted to IEEE TCST |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 23 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد. ، نظرات: دو نویسنده اول به طور مساوی کمک کردند.ارسال شده به IEEE TCST |
چکیده
This manuscript details the SIMBa toolbox (System Identification Methods leveraging Backpropagation), which uses well-established Machine Learning tools for discrete-time linear multi-step-ahead state-space System Identification (SI). Backed up by novel linear-matrix-inequality-based free parametrizations of Schur matrices to guarantee the stability of the identified model by design, SIMBa allows for seamless integration of prior system knowledge. In particular, it can simultaneously enforce desired system properties - such as sparsity patterns - and stability on the model, solving an open SI problem. We extensively investigate SIMBa's behavior when identifying diverse systems with various properties from both simulated and real-world data. Overall, we find it consistently outperforms traditional stable subspace identification methods, and sometimes significantly, even while enforcing desired model properties. These results hint at the potential of SIMBa to pave the way for generic structured nonlinear SI. The toolbox is open-sourced on https://github.com/Cemempamoi/simba.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این نسخه خطی ، جعبه ابزار SIMBA (روش های شناسایی سیستم را با استفاده از پشتوانه از پشتی) ، که از ابزارهای یادگیری ماشین به خوبی تثبیت شده برای شناسایی سیستم حالت چند مرحله ای و پیشرفته حالت خطی (SI) استفاده می کند ، شرح می دهد.با حمایت از پارامترهای رایگان مبتنی بر ماتریس-ماتریس خطی جدید از ماتریس های Schur برای تضمین ثبات مدل مشخص شده توسط طراحی ، SIMBA امکان ادغام یکپارچه دانش سیستم قبلی را فراهم می کند.به طور خاص ، می تواند به طور همزمان خصوصیات سیستم مورد نظر - مانند الگوهای کمبود - و پایداری در مدل را اجرا کند و یک مشکل SI باز را حل کند.ما به طور گسترده رفتار SIMBA را هنگام شناسایی سیستم های متنوع با خصوصیات مختلف از داده های شبیه سازی شده و در دنیای واقعی بررسی می کنیم.به طور کلی ، ما می دانیم که به طور مداوم از روشهای شناسایی زیر فضایی با ثبات سنتی ، و گاهی اوقات به طور قابل توجهی ، حتی در هنگام اجرای خصوصیات مدل مورد نظر ، بهتر است.این نتایج به پتانسیل SIMBA برای هموار کردن راه برای SI غیرخطی ساختاری عمومی اشاره می کند.جعبه ابزار در https://github.com/cemempamoi/simba باز است.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.