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J-GLOBAL ID：202202255119972274   整理番号：22A0654245

SALAMANDER:ニューラル微分方程式と(シンボリック)回帰を用いた自律モデル増強のシミュレーションと活用【JST・京大機械翻訳】

SALAMANDER: Simulating and Leveraging Autonomous Model Augmentation Using Neural Differential Equations and (Symbolic) Regression

著者 (2件)： Murphy Jordan (University of Colorado Boulder) ,  Scheeres Daniel J. (University of Colorado Boulder)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1763  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 科学機械学習の分野における最近の発展は,動的システムをモデル化するための機構およびデータ駆動アプローチの組み合わせを可能にする新しい技術をもたらした。これらの方法の2つ,ユニバーサル微分方程式と記号回帰を利用して,本研究は,非モデル化摂動を明らかにし,自律方式で軌道を外挿するロバストな方法を示した。ニューラルネットワークのような汎用近似器による動力学を強化することにより,本研究は,部分的に既知の動的システムにおける自律ミッション設計および補正に向けた経路を提供した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 設計 ,  *微分方程式 ,  外挿法 ,  動的系 ,  ニューラルネットワーク ,  近似法 ,  モデリング ,  *モデル ,  軌道 ,  摂動 ,  ロバスト性 ,  強化 ,  機械学習
準シソーラス用語： 自律性 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 微分方程式 ,  自律 ,  モデル ,  増強 ,  シミュレーション ,  活用