DATA-DRIVEN LEARNING OF NON-AUTONOMOUS SYSTEMS

Data-driven learning of non-autonomous systems是指一种依赖大量数据驱动的学习方法，用于理解和控制那些自主程度较低、需要人类干预或者环境变化频繁的系统。这类学习通常应用于复杂动态系统的优化，比如工业生产过程、航空航天控制、智能电网管理等。

在这个过程中，算法会通过分析历史数据来识别模式、预测行为和制定策略。机器学习模型，如监督学习、强化学习或深度学习，会被训练来处理非线性和不确定性，以便对系统状态做出准确响应，并适应不断变化的情况。关键步骤包括：

1. 数据收集：获取反映系统运行的各种输入（如传感器读数）、状态和输出的数据。
2. 数据预处理：清洗、整合和标准化数据，以便于模型的训练。
3. 模型选择与训练：构建适合非线性建模的模型，如神经网络，然后利用历史数据来调整模型参数。
4. 模型验证与优化：通过验证集评估模型性能，不断迭代优化，提高预测精度和决策能力。
5. 实时应用：将学习到的知识部署到实际系统中，通过反馈循环持续改进。