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高海燕;
兰州财经大学统计学院;
非线性信号动力学; 趋化模型; 非线性不稳定性; 斑图生成;
机译：具有物流生长的体积填充趋化模型的非线性不稳定性
机译：具有非线性信号生产和逻辑型源的Quasilinear吸引力排斥趋化模型的全局界限和渐近性
机译：趋化-趋化模型：非线性扩散和逻辑源的作用
机译：非线性演化方程及其在趋化式模型中的应用
机译：通过观察单个细胞对绿色和红色光的纤毛响应，研究了衣藻的非线性趋光信号网络。
机译：一类具有一般非线性事件的离散SEIRS流行病模型的全局动力学
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：一类mImO非线性系统的自适应线性化与模型参考控制
机译：使用非线性模型预测控制以变化的动力学控制非线性过程
机译：非线性模型预测控制的变动力学非线性过程控制
机译：电气对象非线性动力学基本模型的线性化参数测量方法
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