Resumen

En la naturaleza y la sociedad existen muchos modos de aprendizaje; por lo tanto, en este documento el objetivo es incorporar características de las organizaciones sociales para mejorar el aprendizaje de los sistemas inteligentes. Inspirado en la predicción futura, a un nivel alto, la dinámica discreta se escribe aún más en el modelo de predicción equivalente que puede proporcionar el puente desde el presente hacia el futuro. A un nivel bajo, la eficiencia podría mejorarse mediante el aprendizaje grupal. La filosofía se integra en el control de vuelo neural discreto donde la dinámica en cascada se escribe en la forma de predicción y la técnica de aprendizaje de parámetros mínimos se diseña para el aprendizaje de parámetros. La efectividad del método propuesto se verifica con simulación.

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Modos de aprendizaje; Organizaciones sociales; Sistemas inteligentes; Predicción del futuro; Aprendizaje en grupo; Control de vuelo neural
• Keywords:Learning modes; Social organizations; Intelligent systems; Future prediction; Group learning; Neural flight control