Kernkonzepte
Die Verwendung von synthetischen Daten aus ähnlichen Systemen verbessert die Systemidentifikation bei Datenknappheit.
Zusammenfassung
Überwindung von Überanpassung durch synthetische Daten
Zwei Strategien: Datenanreicherung und synthetische Daten
Vorteile und Grenzen von Datenanreicherung und synthetischen Daten
Verwendung von Transformers für synthetische Datenerzeugung
Anwendung auf ein numerisches Beispiel für die Wirksamkeit
Bedeutung von synthetischen Daten für die Systemidentifikation
Zukünftige Forschungsrichtungen und Anwendungen
Statistiken
"Ein Trainingssatz Dtr und ein Validierungssatz Dval, mit Längen T = 250 und Tval = 100, werden generiert."
"Die Standardabweichung von σe = 0,35 entspricht einem Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) von 9,1 dB."
"Der R2-Koeffizient verbesserte sich von 0,889 (ohne synthetische Daten) auf 0,956."
Zitate
"Die Verwendung von synthetischen Daten geht über die Einschränkungen der Datenanreicherung hinaus."
"Die Effektivität der Methodik wird durch ein numerisches Beispiel verdeutlicht."