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张鸿庆; 梅建琴;
中国力学学会;
非线性科学; 非线性学习方法; 孤子理论; 混沌理论; 分形理论; 机器学习理论;
机译：基于奇偶的鲁棒数据驱动的非线性系统使用即时学习方法的非线性系统的故障检测
机译：评论：“通过带有六阶非线性项的辅助方程对非线性物理模型的周期解的观察” [公共非线性科学数值模拟2013； 18：2177-2187]
机译：Banach空间中一般非线性非线性非线性非线性非线性非线性非线性非线性变分不等式的敏感性分析
机译：从非线性光学到液晶显示科学的非线性光学思想涌入
机译：学生如何在非线性科学课本中进行导航和学习：元导航可以促进科学学习吗？
机译：使用非线性的齿轮箱故障诊断使用非线性和替代数据的广义肿瘤指数使用非线性和确定性
机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）
机译：国际会议记录。非线性系统物理现象建模解的分析与数值计算，特别是：非线性光学，反问题，数学材料科学和理论流体力学
机译：非线性函数逼近的非线性网络学习方法
机译：非线性函数逼近的非线性估计网络的学习方法
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