Ứng dụng [ Đăng ngày (22/09/2022) ]
Một cách tiếp cận máy tính mới để nhận ra sự hỗn loạn
Sự hỗn loạn không phải lúc nào cũng có hại cho công nghệ, trên thực tế, nó có thể có một số ứng dụng hữu ích nếu nó có thể phát hiện và xác định.

Sự hỗn loạn và động lực hỗn loạn của nó phổ biến trong tự nhiên và thông qua các thiết bị và công nghệ được sản xuất. Mặc dù hỗn loạn thường được coi là tiêu cực, một thứ cần được loại bỏ khỏi hệ thống để đảm bảo hoạt động tối ưu của chúng, nhưng có những trường hợp mà hỗn loạn có thể là một lợi ích và thậm chí có thể có những ứng dụng quan trọng. Do đó, mối quan tâm ngày càng tăng trong việc phát hiện và phân loại sự hỗn loạn trong hệ thống.

Một bài báo mới do Dagobert Wenkack Liedji và Jimmi Hervé Talla Mbé thuộc bộ phận Nghiên cứu Vật chất ngưng tụ, Điện tử và Xử lý Tín hiệu, Khoa Vật lý, Đại học Dschang, Cameroon và Godpromesse Kenné, từ Laboratoire d 'Automatique et d’Informatique Appliquée, từ Laboratoire d' Automatique et d'Informatique Appliquée , Khoa Kỹ thuật Điện, IUT-FV Bandjoun, Đại học Dschang, Cameroon, đề xuất trong bài báo sử dụng máy tính lưu trữ dựa trên nút phi tuyến đơn để xác định động lực hỗn loạn.

Trong bài báo, các tác giả cho thấy khả năng phân loại của hệ thống này rất mạnh mẽ với độ chính xác hơn 99 phần trăm. Kiểm tra ảnh hưởng của độ dài của chuỗi thời gian đến hiệu suất của phương pháp, họ nhận thấy độ chính xác đạt được cao hơn khi sử dụng máy tính dự trữ dựa trên độ trễ nút phi tuyến đơn với chuỗi thời gian ngắn.

Một số định lượng đã được phát triển để phân biệt động lực hỗn loạn trong quá khứ, nổi bật là số mũ Lyapunov lớn nhất (LLE), có độ tin cậy cao và giúp hiển thị các giá trị số giúp quyết định trạng thái động học của hệ thống.

Nhóm đã khắc phục các vấn đề với LLE như chi phí, nhu cầu lập mô hình toán học của hệ thống và thời gian xử lý lâu bằng cách nghiên cứu một số mô hình học sâu và nhận thấy những mô hình này có tỷ lệ phân loại kém. Ngoại lệ đối với điều này là mạng nơ-ron tích tụ kích thước hạt nhân lớn (LKCNN) có thể phân loại chuỗi thời gian hỗn loạn và không kỳ lạ với độ chính xác cao.

Do đó, bằng cách sử dụng hệ thống máy tính dự trữ trễ Mackey-Glass (MG) để phân loại các hành vi động lực không phải là hỗn loạn và hỗn loạn, các tác giả đã cho thấy khả năng của hệ thống hoạt động như một bộ định lượng hiệu quả và mạnh mẽ để phân loại các tín hiệu không hỗn loạn và hỗn loạn.

Họ liệt kê những ưu điểm của hệ thống mà họ đã sử dụng là không nhất thiết phải yêu cầu kiến ​​thức về bộ phương trình, thay vào đó, mô tả động lực của một hệ thống mà chỉ có dữ liệu từ hệ thống và thực tế là việc triển khai neuromorphic bằng máy tính lưu trữ tương tự cho phép thực -giờ phát hiện các hành vi động lực học từ một bộ dao động nhất định.

N.T.T
Theo https://www.architectureandgovernance.com
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Video

Nông nghiệp  
 
Thuốc kháng sinh cho vật nuôi và nhiệt độ tăng cao phá vỡ các cộng đồng vi sinh vật trong đất
Đất là nơi sinh sống của các cộng đồng vi sinh vật đa dạng giúp luân chuyển các chất dinh dưỡng, hỗ trợ nông nghiệp và giữ các-bon - một hoạt động quan trọng để giảm thiểu khí hậu. Trên toàn cầu, khoảng 80% các-bon dự trữ trên mặt đất của Trái đất được tìm thấy trong đất. Do sự nóng lên của khí hậu và các hoạt động khác của con người ảnh hưởng đến vi sinh vật trong đất, bể chứa các-bon quan trọng này đang gặp nguy hiểm.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - Quận Ninh Kiều - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->