一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法

发布时间：2017-11-10 07:35

  本文关键词：一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法

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【摘要】：在小数据量计算最大Lyapunov指数的过程中,为了减少人为因素识别线性区域带来的误差,提出一种基于模糊C均值聚类的新方法.该方法根据平均发散程度指数曲线的变化特征,利用分类算法进行识别.首先,利用小数据量算法对混沌时间序列进行计算得到平均发散程度指数集合;其次,利用模糊C均值聚类算法对平均发散程度指数集合进行分类,得到不饱和数据;然后,对不饱和的二阶差分数据进行分类,得到零附近波动数据并剔除粗大误差,再对保留的有效数据利用统计方法识别出线性区域;最后,对线性区域进行最小二乘法拟合得到最大Lyapunov指数.为了验证该算法的有效性,对著名Logistic和Hénon混沌系统进行了仿真,所得结果接近理论值.实验表明,所提出的新方法与主观识别方法比较,计算结果更加准确.
【作者单位】： 中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:11301524) 重庆市基础与前沿研究计划院士专项(批准号:cstc2015jcyjys40001)资助的课题~~
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 1引言混沌是确定系统的内在随机性[1],而混沌的离散情况常常表现为混沌时间序列.这种时间序列是由混沌系统产生的,其中蕴含着丰富的动力学信息,在自然界大量存在,如长江径流混沌时间序列[2]、太阳黑子混沌时间序列[3]、电力负荷混沌时间序列[4]等.由于它的普遍存在性决定了对

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本文编号：1165710