【摘 要】
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关联维是有效的刻画混沌现象的一个重要参数。系统的确定性成分越多，关联维越小；系统的确定性成分越少，关联维越大。因此，关联维的计算引起了广泛的关注G-P算法是由Grassverger和
【机 构】
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水下测控技术国家级重点实验室,辽宁大连,116013
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关联维是有效的刻画混沌现象的一个重要参数。系统的确定性成分越多，关联维越小；系统的确定性成分越少，关联维越大。因此，关联维的计算引起了广泛的关注G-P算法是由Grassverger和Procaccia提出的直接计算关联维的方法。一方面该算法采用2-范数欧式距离，在计算过程中包含了很多重复的计算；另一方面该算法有一个线性尺度区的确定问题，而线性尺度区的选择具有一定的盲目性。这就在一定程度上限制了该算法的实用性。因此本文主要从这两方面着手，对G-P算法做一些改进工作。
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