【摘 要】
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熵是度量时间序列混沌、随机性与复杂性的重要指标。基于分数阶微积分理论及熵理论,文章首次给出一类分数阶熵算法,并应用于标准正态分布与泊松分布随机变量。进一步提出分数
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,九江学院理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11661046,11671149),广州市科技计划资助项目(201707010031)
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熵是度量时间序列混沌、随机性与复杂性的重要指标。基于分数阶微积分理论及熵理论,文章首次给出一类分数阶熵算法,并应用于标准正态分布与泊松分布随机变量。进一步提出分数阶近似熵算法,它是一个新的熵定义与算法,将其应用到经典混沌系统——Logistic系统与Hénon系统,通过与分岔图、李雅普诺夫指数谱作比对,表明分数阶近似熵算法能很好地度量周期轨道与混沌序列。最后,给出分数阶近似熵算法的程序代码。
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