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基于LVQ神经网络的混沌时间序列分类识别

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摘要

学习向量量化(LVQ)是一种自适应数据分类方法,文中研究了利用这种神经网络对Jeffcott转子碰摩模型的非线性混沌时间序列进行分类识别,得到了满意的效果.分析结果表明,该方法可以实现对这类混沌信号和其它响应信号数据的聚类,对非线性信号分类识别提供了一种较为直接的处理方法.

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来源
《机械科学与技术》 |2001年第6期|916-917|共2页
作者
任辉; 裴承鸣;
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作者单位

西北工业大学,;

西北工业大学,;

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正文语种 chi
中图分类转子动力学;
关键词
神经网络; 转子系统; 混沌时间序列;

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