parametrically-driven-oscillator-neuromorphic - 基于参数驱动振子的储备池计算
利用双模参数驱动振子,在亚阈值、参数共振和频率梳状态下建模储备池计算。
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更新于: 2026-10-01能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 建模双模振子
- 通过驱动幅度编码输入
- 模拟振子响应
- 采样时域与频域状态
- 训练岭回归读出层
- 预测混沌时间序列
- 映射分岔与误差图
- 比较动力学状态
输入
- 输入时间序列
- 振子参数
- 驱动幅度设置
- 采样窗口与频率分箱
- 训练集与测试集划分
- 预测目标
输出
- 储备池状态向量
- 时域与频域响应
- 单步预测结果
- 预测误差指标
- 参数空间误差图
- 分岔图
要求
- 数值常微分方程求解器
- 傅里叶变换支持
- 岭回归支持
