周双
- 作品数：5 被引量：15H指数：2
- 供职机构：中国科学院重庆绿色智能技术研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市科技攻关计划中国科学院西部之光基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 太阳高纬和低纬活动现象的混沌与分形特征被引量：2
- 2015年
- 为了研究太阳高纬度和低纬度活动现象在南北半球的混沌与分形特征,结合递归分析方法与Grassberger-Procaccia算法两种技术对1952年2月至1998年6月的极区光斑和黑子数目两种太阳磁活动指标进行了详细分析和比较.主要结论如下:1)由于太阳活动现象与磁场的时空演化密切相关,导致太阳活动在南半球和北半球的混沌与分形特征具有不对称性,太阳高纬度和低纬度活动现象的混沌与分形特征具有差异性;2)太阳高纬度活动现象比低纬度活动现象具有更强的混沌程度和更复杂的分形结构,其中太阳高纬度活动现象在北半球具有最强的混沌程度和最复杂的分形结构.
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- 关键词：太阳黑子数关联维数
- 一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法被引量：10
- 2016年
- 在小数据量计算最大Lyapunov指数的过程中,为了减少人为因素识别线性区域带来的误差,提出一种基于模糊C均值聚类的新方法.该方法根据平均发散程度指数曲线的变化特征,利用分类算法进行识别.首先,利用小数据量算法对混沌时间序列进行计算得到平均发散程度指数集合;其次,利用模糊C均值聚类算法对平均发散程度指数集合进行分类,得到不饱和数据;然后,对不饱和的二阶差分数据进行分类,得到零附近波动数据并剔除粗大误差,再对保留的有效数据利用统计方法识别出线性区域;最后,对线性区域进行最小二乘法拟合得到最大Lyapunov指数.为了验证该算法的有效性,对著名Logistic和Hénon混沌系统进行了仿真,所得结果接近理论值.实验表明,所提出的新方法与主观识别方法比较,计算结果更加准确.
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- 关键词：最大LYAPUNOV指数模糊C均值聚类
- 一种识别关联维数无标度区间的新方法被引量：3
- 2015年
- 在计算关联维数过程中,为了减少人为因素识别无标度区间带来的误差,提出一种基于模拟退火遗传模糊C均值聚类识别无标度区间的新方法.该方法根据无标度区间对应曲线的二阶导数在零附近波动的变化特征,利用分类算法进行识别.首先对双对数关联积分的离散数据进行二阶差分;然后利用模拟退火遗传模糊C均值聚类方法对该数据进行分类,选出在零附近波动的数据;再剔除粗大误差保留有效数据;最后进行统计分析识别出线性度最好的作为无标度区间.应用新方法对两个著名的混沌系统Lorenz和Henon进行了仿真,计算结果与理论值非常符合.实验表明,所提出的新方法与主观识别、K-means和2-means方法比较,可以有效自动识别无标度区间,减少误差,计算结果更加精确.
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- 关键词：关联维数分形模糊聚类
- 一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法
- 本发明公开了一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法，属于信号处理领域。包括以下步骤：从实际工程应用中对信号进行滤波采样，获得时间序列数据；利用小数据量算法，对采样到的时间序列数据进行处理，得到发散收缩程度指数集合；利用...
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- 一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法
- 本发明公开了一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法，属于信号处理领域。包括以下步骤：从实际工程应用中对信号进行滤波采样，获得时间序列数据；利用小数据量算法，对采样到的时间序列数据进行处理，得到发散收缩程度指数集合；利用...
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