报告问题 (Title)：基于数据驱动和分数阶差分方程理论的深度学习

报告人 (Speaker)：吴国成 研究员（内江师范学院）

报告时间 (Time)：2023年10月26日(周四) 9:00-11：00

报告所在 (Place)：校本部F309

约请人(Inviter)：夏铁成 教授

主理部分：理学院数学系

报告摘要： 先容了数据驱动和分数阶方程深度学习面临的几个要害问题，
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，，引出了分数阶差分方程理论研究的须要性。。。报告回首了经典Riemann- Liouville导数的界说方法, 连系n重积分要领界说了广义分数阶积分, 给出了广义核函数的数学约束条件；；凭证经典随机游走理论, 报告展现了广义分数阶导数的物理意义。。。进而报告界说了时标上Hadamard和Exponential型分数阶导数。。。最后，
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，，报告接纳深度学习举行了分数阶混沌映射的参数预计，
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，，和古板优化要领举行了优弱点较量。。。