پروژه cfc

raminmh/CfC

این پروژه یک مدل شبکه عصبی زمان-پیوسته با فرم بسته (Closed-form) ارائه می‌دهد که می‌تواند رفتار دینامیکی سیستم‌های پیچیده را بدون نیاز به شبیه‌سازی گسسته زمان، به صورت دقیق و کارآمد مدل کند.

کاربرد:

این شبکه‌ها برای مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی زمان واقعی مناسب هستند، مثل رباتیک، سیستم‌های کنترل، پردازش سیگنال، و داده‌های سری زمانی با نمونه‌برداری نامنظم.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی با داده‌های پیوسته در زمان سروکار دارید یا نیاز به مدلی دارید که بتواند بین نقاط زمانی نمونه‌برداری شده را به درستی تخمین بزند — مثل داده‌های پزشکی یا حسگرهای محیطی.

چند مثال از موارد استفاده:

- پیش‌بینی حرکت ربات در محیط‌های دینامیک

- تحلیل سیگنال قلب با نمونه‌برداری نامنظم ️

- کنترل سیستم‌های صنعتی با پاسخ زمان واقعی

- مدل‌سازی تعاملات عصبی در مغز