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J-GLOBAL ID：201702240898874995   整理番号：17A1463337

位相空間における軌道を特性化するための体積挙動の定量化【Powered by NICT】

Volumetric behavior quantification to characterize trajectory in phase space

著者 (3件)： Niknazar Hamid (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Nasrabadi Ali Motie (Department of Biomedical Engineering, Shahed University, Tehran, Iran) ,  Shamsollahi Mohammad Bagher (Bimedical Signal and Image Processing lab, School of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 103  ページ： 294-306  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,位相空間におけるトラジェクトリーの体積挙動を特性化するために数量化記号の特徴を抽出するための方法論を提示した。これらの特徴は,非線形とカオス信号分類またはクラスタリング問題に使用できる膨張及び収縮挙動と複雑さを定量化した。特徴の一つは,距離マトリックスから直接抽出され,七つの特徴は,距離行列から得られるマトリックスから抽出した。提案した量化記号を説明するために,Mackey-Glass時系列とLorenz系を採用し,性能評価を行った。提案した量化記号特徴は異なる初期化に対してロバストであり,体積挙動特性を定量化できることを示した。添加では,異なるパラメータを持つ信号を識別するためのこれらの特徴の能力は,フラクタル次元と再帰定量化解析特徴のようないくつかの一般的な非線形特徴と比較した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： トラジェクトリー ,  クラスタ化 ,  ロバスト性 ,  量化記号 ,  *位相空間 ,  フラクタル次元 ,  カオス ,  *キャラクタリゼーション ,  性能評価
準シソーラス用語： ローレンツ系 ,  距離行列 ,  信号分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形量化記号 ,  体積挙動 ,  位相空間 ,  複雑性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 位相空間 ,  軌道 ,  特性化 ,  体積 ,  挙動 ,  定量化