摘要
由于混沌系统对初值的敏感依赖性、真实数据长度有限并含有大量的噪声,利用C—C方法对于来自于混沌系统中的真实数据进行计算,得到的嵌入延迟时间和延迟时间窗具有一定的波动性。使用基于密度的聚类算法,分别对利用C—C方法得到的多组嵌入延迟时间和延迟时间窗数据进行聚类分析,使最接近于真实的嵌入延迟时间和延迟时间窗数据分别形成2个不同的簇,分别对这2个簇求它的平均值,结果就是所求的嵌入延迟时间和延迟时间窗数据。最后通过数值仿真试验证明了这种方法的可靠性。
For chaotic systems are sensitive to initial conditions,the real data with noise are limited in length.The results of embedding delay time and its window are fluctuant.Cluster algorithm based on density is used to analyze the data from C-C Method.As a result,the different clusters are got,which are closer to the real value by averaging the values of embedding delay time and its window.Theoretically,the result of simulations verifies that the method is reliable.
出处
《长江大学学报（自然科学版）》
CAS
2011年第2期83-84,282,共2页
Journal of Yangtze University(Natural Science Edition)
