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State-Space Neural Network with Ordered Variance for Model Order Determination
यह शोध पत्र 'स्टेट-स्पेस न्यूरल नेटवर्क विद ऑर्डर्ड वेरिएंस' (SSNNO) नामक एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो महत्वपूर्ण अवस्थाओं को अवशिष्ट अवस्थाओं से अलग करके, गैर-रेखीय स्टेट-स्पेस पहचान के लिए इष्टतम मॉडल क्रम को स्वचालित रूप से निर्धारित करने हेतु एक वेरिएंस-रेगुलराइजेशन टर्म का उपयोग करता है, जिससे सटीक भविष्यवाणी और नियंत्रण अनुप्रयोगों के लिए एक कम-क्रम वाले मॉडल के निष्कर्षण को सक्षम बनाया जा सके।