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本主题论文的目标是应用和比较各种机器学习方法，尤其是神经网络结构，以识别动态系统。该项目涉及开发可以捕获和预测各种现实世界实验室设置中动态系统行为的模型。这项工作着重于实施，培训和测试不同的神经网络体系结构。此外，将开发基于Python的界面来简化与实验室设置的交互，从而有效地获取数据获取，模型测试和实时性能评估。论文将理论机器学习方法与实际实验结合在一起，以提供基于神经网络的系统识别方法的全面评估。
主要关键词
