論文の概要: A Data-Driven Hybrid Automaton Framework to Modeling Complex Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13811v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 20:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 15:12:07.213487
• Title: A Data-Driven Hybrid Automaton Framework to Modeling Complex Dynamical Systems
• Title（参考訳）: データ駆動型ハイブリッドオートマトンフレームワークによる複雑な力学系のモデリング
• Authors: Yejiang Yang, Zihao Mo, Weiming Xiang
• Abstract要約: データ駆動型ハイブリッドオートマトンモデルを提案する。 小規模ニューラルネットワークは、対応するトポロジの局所的力学記述として訓練される。 限界サイクルの数値的な例を示し、発達したモデルが到達可能な集合計算の計算コストを大幅に削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.610470075814367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a computationally efficient data-driven hybrid automaton model is proposed to capture unknown complex dynamical system behaviors using multiple neural networks. The sampled data of the system is divided by valid partitions into groups corresponding to their topologies and based on which, transition guards are defined. Then, a collection of small-scale neural networks that are computationally efficient are trained as the local dynamical description for their corresponding topologies. After modeling the system with a neural-network-based hybrid automaton, the set-valued reachability analysis with low computation cost is provided based on interval analysis and a split and combined process. At last, a numerical example of the limit cycle is presented to illustrate that the developed models can significantly reduce the computational cost in reachable set computation without sacrificing any modeling precision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のニューラルネットワークを用いた未知の複雑な力学系の挙動を捉えるために,計算効率の高いデータ駆動型ハイブリッドオートマトンモデルを提案する。 システムのサンプルデータは、そのトポロジに対応するグループに有効なパーティションで分割され、それに基づいて遷移ガードが定義される。 次に、計算効率のよい小規模ニューラルネットワークの集合を、対応するトポロジの局所的動的記述として訓練する。 ニューラルネットワークベースのハイブリッドオートマトンでシステムをモデル化した後、間隔解析と分割合成プロセスに基づいて、低計算コストのセット値到達可能性解析を提供する。 最後に, 限界サイクルの数値的な例を示し, モデル精度を犠牲にすることなく, 到達可能な集合計算における計算コストを大幅に削減できることを示す。

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