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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
我們考慮結構化先驗在分析從複雜自適應系統採樣的資料中的價值。我們提出，自適應動態需要基本限制（記憶、資訊處理）和特徵（最佳化和演化歷史），這些限制可以顯著縮小搜尋空間和候選參數值。我們認為，「自適應自我意識」的屬性在適用時進一步限制模型選擇，使得預測統計模型收斂於系統本身的內在規律表示。因此，有原則的模型建構應該先根據研究系統的自適應特性來確定越來越受約束的模型的層次結構。