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基于LVQ神经网络的混沌时间序列分类识别

Classification of Chaotic Time Series Using Neural Network

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【作者】 任辉裴承鸣

【Author】 REN Hui,PEI Cheng-ming (Data Processing Center, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072)

【机构】 西北工业大学西北工业大学 西安710072西安710072

【摘要】 学习向量量化 (L VQ)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

【Abstract】 The idea of learning vector quantization (LVQ) is to find a natural grouping in a set of data. Every data vector is associated wi th a point in a d-dimensional data space and the vectors of the same class form a cluster in data space. In this paper, we try to classify the chaotic signals of the rotor-to-stator rub-impacting system using LVQ neural network. Such no nlinear signal can be classified directly without detecting fault characteristic s in advance. The results demonstrate that the LVQ neural network can cluster no nlinear chaotic time series and supply a direct method for classifying such nonl inear signals.

  • 【文献出处】 机械科学与技术 ,Mechanical Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2001年06期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】13
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