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在计算关联维数过程中，为了减少人为因素识别无标度区间带来的误差，提出一种基于模拟退火遗传模糊C均值聚类识别无标度区间的新方法。该方法根据无标度区间对应曲线的二阶导数在零附近波动的变化特征，利用分类算法进行识别。首先对双对数关联积分的离散数据进行二阶差分；然后利用模拟退火遗传模糊C均值聚类方法对该数据进行分类，选出在零附近波动的数据；再剔除粗大误差保留有效数据；最后进行统计分析识别出线性度最好的作为无标度区间。应用新方法对两个著名的混沌系统Lorenz和Henon进行了仿真，计算结果与理论值非常符合。实验表