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期刊论文
短时含噪时间序列混沌识别方法及其应用
短时含噪时间序列混沌识别方法及其应用
来源 :工业技术经济 | 被引量 : 0次 | 上传用户:farzision
【摘 要】
:
考虑到已有混沌识别方法需要大量无噪声数据的要求,提出了利用径向基函数网络的模式识别思想来去除短时含噪数据中的噪声并扩展数据的方法,然后根据最大Lyapuov指数的定义计
【作 者】
:
向小东
【机 构】
:
福州大学管理学院讲师
【出 处】
:
工业技术经济
【发表日期】
:
2004年2期
【关键词】
:
混沌现象
短时含噪时间序列
径向基函数网络
经济数据
神经网络
混沌识别方法
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考虑到已有混沌识别方法需要大量无噪声数据的要求,提出了利用径向基函数网络的模式识别思想来去除短时含噪数据中的噪声并扩展数据的方法,然后根据最大Lyapuov指数的定义计算最大Lyapunov指数值.实例结果表明了本文方法的有效性.
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