【摘 要】
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为进一步提高互模糊熵（cross fuzzy entropy， X-FuzzyEn）算法的统计性能，引入了调整因子λ，定义了一类新的模糊隶属函数，提出了改进X-FuzzyEn算法。使用耦合噪声模型和耦合MIX（ p）模
【机 构】
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山东电子职业技术学院自动化工程系,山东济南,250200山东大学控制科学与工程学院,山东济南,250061;同济大学电子与信息工程学院,上海,201804;
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为进一步提高互模糊熵（cross fuzzy entropy， X-FuzzyEn）算法的统计性能，引入了调整因子λ，定义了一类新的模糊隶属函数，提出了改进X-FuzzyEn算法。使用耦合噪声模型和耦合MIX（ p）模型定量评价了改进算法的统计稳定性和相对一致性；通过实际心衰患者和健康志愿者之间的心动周期和舒张间期耦合分析，对改进算法的有效性进行了验证。结果表明，改进算法的统计性能显著提升，并可以有效区分心衰患者与健康志愿者。
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