
一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法
- 申请号:CN201410381619.1
- 专利类型:发明专利
- 申请(专利权)人:中国科学院重庆绿色智能技术研究院
- 公开(公开)号:CN104156768A
- 公开(公开)日:2014.11.19
- 法律状态:实质审查的生效
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专利详情
专利名称 | 一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法 | ||
申请号 | CN201410381619.1 | 专利类型 | 发明专利 |
公开(公告)号 | CN104156768A | 公开(授权)日 | 2014.11.19 |
申请(专利权)人 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 发明(设计)人 | 周双;冯勇;吴文渊;杨文强 |
主分类号 | G06N7/00(2006.01)I | IPC主分类号 | G06N7/00(2006.01)I |
专利有效期 | 一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法 至一种模糊C均值聚类小数据量识别混沌的方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 |
说明书摘要 | 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;利用模糊C均值聚类算法,将发散收缩程度指数集合分为饱和以及不饱和两类数据,并保留不饱和类数据;将不饱和类数据进行二阶差分,对所得数据利用模糊C均值聚类算法分为正波动、负波动以及零波动三类数据;选取零波动数据中最长连续自然数的区间,再根据精度要求,设定误差范围,保留有效零波动数据;利用统计方法选取最优解,计算出最大Lyapunov指数。本方法对非线性应用具有重要的意义。 |
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