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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.
基于LVQ神经网络的混沌时间序列分类识别
【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学
【出 处】
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机械科学与技术
【发表日期】
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2001年6期
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