利用切换微分方程在线判别非线性动力学
神经元与认知
2012-11-06 v1 统计计算
摘要
如何识别观察到的人是在行走还是奔跑？我们考虑一个动态环境，其中观测值（例如人的姿势）由不同的动态过程（行走或奔跑）引起，这些过程一次只有一个处于活动状态，并且可能随时相互转换。针对这种设置，此前已提出了切换动态模型，主要用于离散时间中的线性和非线性动力学。受大脑计算基本原理（动态、内部模型）的启发，我们提出了一种用于切换非线性微分方程的模型。模型中的切换过程由 Hopfield 网络实现，我们使用参数化动态运动原语来表示任意节律运动。该模型通过对由切换变量加权的原语进行线性插值来生成观测动力学，其构造方式使得可以应用标准滤波算法。在两个实验中，分别使用合成平面运动和人体运动捕捉数据集，我们展示了利用无迹卡尔曼滤波进行推断可以成功地在线判别多种动态过程。
引用
@article{arxiv.1211.0947,
title = {Online Discrimination of Nonlinear Dynamics with Switching Differential Equations},
author = {Sebastian Bitzer and Izzet B. Yildiz and Stefan J. Kiebel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.0947},
year = {2012}
}