神经网络与动力系统结合中，基于LSTM的动力系统状态预测模型对混沌系统轨迹预测误差低于0.05%且提前10步预测准确率超过92% 🆔 ID: 193039 ✅ 可用
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物理信息神经网络（PINN）在Navier - Stokes方程求解中，对湍流流场速度场预测误差低于2%且计算效率比传统有限元法提升15倍 🆔 ID: 193040 ✅ 可用
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递归神经网络（RNN）与Hamiltonian动力系统结合，在分子动力学模拟中，对粒子轨迹能量守恒误差低于0.1%且模拟步长缩短至1飞秒 🆔 ID: 193041 ✅ 可用
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卷积神经网络（CNN）与反应扩散系统融合，在化学斑图形成预测中，对Turing斑图边界识别准确率超过95%且模式演化预测提前5秒 🆔 ID: 193042 ✅ 可用
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基于Transformer的动力系统多步预测模型，在气象混沌系统中，对72小时降水分布预测准确率超过88%且计算延迟低于1秒 🆔 ID: 193043 ✅ 可用
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深度强化学习与动力系统控制结合，在机器人平衡控制中，对倒立摆系统稳定时间缩短至0.3秒且抗干扰能力提升40% 🆔 ID: 193044 ✅ 可用
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神经网络逼近的动力系统李雅普诺夫指数计算模型，在Lorenz系统中，对混沌判据识别准确率超过99%且计算速度比传统方法快20倍 🆔 ID: 193045 ✅ 可用
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图神经网络（GNN）与复杂网络动力系统融合，在社交网络信息传播预测中，对关键节点激活时间预测准确率超过90%且提前预警时间达15分钟 🆔 ID: 193046 ✅ 可用
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物理约束神经网络在流体动力系统模拟中，对涡旋脱落频率预测误差低于1%且与实验数据吻合度达95% 🆔 ID: 193047 ✅ 可用
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循环神经网络（RNN）与生物动力系统结合，在心脏电生理信号预测中，对室颤发生时间预测准确率超过85%且提前预警时间达30秒 🆔 ID: 193048 ✅ 可用
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基于神经网络的动力系统分岔分析模型，在van der Pol振荡器中，对极限环参数变化敏感度识别准确率超过93%且计算效率提升10倍 🆔 ID: 193049 ✅ 可用
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深度神经网络（DNN）与量子动力系统结合，在薛定谔方程数值求解中，对电子云概率密度预测误差低于3%且计算速度比传统方法快5倍 🆔 ID: 193050 ✅ 可用
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物理信息嵌入神经网络（PINN）在结构动力学系统分析中，对桥梁固有频率预测误差低于0.5%且模态识别准确率超过98% 🆔 ID: 193051 ✅ 可用
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卷积神经网络（CNN）与燃烧动力系统融合，在火焰前锋传播预测中，对湍流火焰速度预测误差低于2%且燃烧效率预测准确率超过90% 🆔 ID: 193052 ✅ 可用
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基于LSTM的动力系统参数辨识模型，在伺服电机控制系统中，对转动惯量参数估计误差低于1%且控制精度提升至0.01度 🆔 ID: 193053 ✅ 可用
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神经网络与随机动力系统结合，在布朗粒子运动轨迹预测中，对均方位移预测误差低于0.2%且长时间尺度预测准确率超过85% 🆔 ID: 193054 ✅ 可用
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图神经网络（GNN）与多体动力系统融合，在N体引力系统模拟中，对天体轨道偏心率预测误差低于1%且计算效率比传统方法提升8倍 🆔 ID: 193055 ✅ 可用
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基于神经网络的动力系统混沌控制模型，在Chua电路中，对混沌吸引子稳定时间缩短至0.5秒且控制能量消耗降低30% 🆔 ID: 193056 ✅ 可用
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深度强化学习与动力系统优化结合，在化工反应过程控制中，对产物收率优化提升15%且反应时间缩短20% 🆔 ID: 193057 ✅ 可用
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物理约束神经网络在热传导动力系统模拟中，对温度场分布预测误差低于1.5%且边界条件满足度达99% 🆔 ID: 193058 ✅ 可用
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循环神经网络（RNN）与神经动力系统结合，在癫痫发作预测中，对发作时间预测准确率超过90%且提前预警时间达2分钟 🆔 ID: 193059 ✅ 可用
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基于神经网络的动力系统同步性分析模型，在耦合振荡器网络中，对同步阈值识别准确率超过94%且计算速度提升12倍 🆔 ID: 193060 ✅ 可用
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深度神经网络（DNN）与等离子体动力系统结合，在托卡马克装置中，对等离子体约束时间预测误差低于2%且磁面位形预测准确率超过92% 🆔 ID: 193061 ✅ 可用
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物理信息神经网络（PINN）在弹性动力系统分析中，对材料应力 - 应变关系预测误差低于0.8%且裂纹扩展预测准确率超过90% 🆔 ID: 193062 ✅ 可用
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卷积神经网络（CNN）与流体 - 结构相互作用系统融合，在风力机叶片振动预测中，对共振频率预测误差低于1%且疲劳寿命预测准确率超过88% 🆔 ID: 193063 ✅ 可用
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基于LSTM的动力系统故障诊断模型，在航空发动机监测中，对叶片裂纹故障识别准确率超过95%且提前预警时间达1小时 🆔 ID: 193064 ✅ 可用
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神经网络与分数阶动力系统结合，在粘弹性材料变形预测中，对蠕变行为预测误差低于1.5%且长期性能预测准确率超过85% 🆔 ID: 193065 ✅ 可用
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图神经网络（GNN）与生物神经网络动力系统融合，在大脑皮层神经元活动预测中，对动作电位发放时间预测准确率超过91%且神经回路识别准确率超过90% 🆔 ID: 193066 ✅ 可用
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基于神经网络的动力系统稳定性判据模型，在电力系统暂态分析中，对电压失稳临界点预测准确率超过93%且计算时间少于1秒 🆔 ID: 193067 ✅ 可用
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深度强化学习与动力系统路径规划结合，在机器人避障导航中，对最优路径规划成功率超过96%且碰撞风险降低至0.05%以下 🆔 ID: 193068 ✅ 可用
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