本文關(guān)鍵詞：一種基于模糊C均值聚類小數(shù)據(jù)量計(jì)算最大Lyapunov指數(shù)的新方法

  更多相關(guān)文章： 最大Lyapunov指數(shù) 線性區(qū)域 模糊C均值聚類

【摘要】：在小數(shù)據(jù)量計(jì)算最大Lyapunov指數(shù)的過(guò)程中,為了減少人為因素識(shí)別線性區(qū)域帶來(lái)的誤差,提出一種基于模糊C均值聚類的新方法.該方法根據(jù)平均發(fā)散程度指數(shù)曲線的變化特征,利用分類算法進(jìn)行識(shí)別.首先,利用小數(shù)據(jù)量算法對(duì)混沌時(shí)間序列進(jìn)行計(jì)算得到平均發(fā)散程度指數(shù)集合;其次,利用模糊C均值聚類算法對(duì)平均發(fā)散程度指數(shù)集合進(jìn)行分類,得到不飽和數(shù)據(jù);然后,對(duì)不飽和的二階差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分類,得到零附近波動(dòng)數(shù)據(jù)并剔除粗大誤差,再對(duì)保留的有效數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別出線性區(qū)域;最后,對(duì)線性區(qū)域進(jìn)行最小二乘法擬合得到最大Lyapunov指數(shù).為了驗(yàn)證該算法的有效性,對(duì)著名Logistic和Hénon混沌系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,所得結(jié)果接近理論值.實(shí)驗(yàn)表明,所提出的新方法與主觀識(shí)別方法比較,計(jì)算結(jié)果更加準(zhǔn)確.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院自動(dòng)推理與認(rèn)知重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):11301524) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計(jì)劃院士專項(xiàng)(批準(zhǔn)號(hào):cstc2015jcyjys40001)資助的課題~~
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 1引言混沌是確定系統(tǒng)的內(nèi)在隨機(jī)性[1],而混沌的離散情況常常表現(xiàn)為混沌時(shí)間序列.這種時(shí)間序列是由混沌系統(tǒng)產(chǎn)生的,其中蘊(yùn)含著豐富的動(dòng)力學(xué)信息,在自然界大量存在,如長(zhǎng)江徑流混沌時(shí)間序列[2]、太陽(yáng)黑子混沌時(shí)間序列[3]、電力負(fù)荷混沌時(shí)間序列[4]等.由于它的普遍存在性決定了對(duì)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 葉吉祥,譚冠政,路秋靜;基于核的非凸數(shù)據(jù)模糊K-均值聚類研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2005年07期

2 梁穎紅;趙鐵軍;于浩;姚健民;徐冰;;基于改進(jìn)K-均值聚類的漢語(yǔ)語(yǔ)塊識(shí)別[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2007年07期

3 武小紅;周建江;;可能性模糊C-均值聚類新算法[J];電子學(xué)報(bào);2008年10期

4 左思強(qiáng);;基于模糊C均值聚類方法的長(zhǎng)江流域主要城市水質(zhì)分析[J];福建電腦;2011年03期

5 晁學(xué)鵬;;一種基于K均值聚類的下采樣算法[J];科技通報(bào);2013年08期

6 王悅;冷泳林;魯富宇;鄂旭;;K均值聚類在高校教師評(píng)價(jià)分析中的應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2014年05期

7 于龍;肖建;周聰;;魯棒區(qū)間類型2可能性C均值聚類[J];控制與決策;2009年04期

8 張君昌;李明;谷衛(wèi)東;;融合減法聚類與C-均值聚類的目標(biāo)定位方法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2012年07期

9 朱亞平;魯永杰;李華;;基于K均值聚類的文字分割算法研究與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2013年02期

10 馬國(guó)強(qiáng);馬吉飛;郭鵬;宋志恒;于娜;;改進(jìn)的醫(yī)學(xué)CT圖像K-均值聚類分割算法的實(shí)現(xiàn)[J];天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào);2013年04期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 繆曉雷;戴政國(guó);陳建新;;基于模糊C均值聚類的冠狀動(dòng)脈血管自動(dòng)提取[A];中國(guó)電子學(xué)會(huì)第十六屆信息論學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

2 劉元元;劉華平;高蒙;孫富春;孟麗霞;;GPU加速的在線K均值聚類粒子濾波跟蹤算法[A];2011年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第一分冊(cè)）[C];2011年

3 周霄鵬;齊瑞云;;一種基于改進(jìn)型可能性C-均值聚類和故障向量的未知類型故障診斷方法[A];第24屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 王軍婷;K均值聚類分割的多特征圖像檢索方法研究[D];南昌航空大學(xué);2011年

2 于洋;模糊聚類分析中模糊c均值聚類計(jì)算方法研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2009年

3 宋清棟;模糊c均值聚類技術(shù)研究[D];廣西師范大學(xué);2012年

4 劉偉;K調(diào)和均值聚類分析原理及應(yīng)用[D];山西醫(yī)科大學(xué);2014年

5 陳麗萍;模糊C-均值聚類的研究[D];燕山大學(xué);2009年

6 藺立娜;基于模糊C均值聚類與支持向量機(jī)的交通標(biāo)志識(shí)別研究[D];燕山大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：1165710