摘要: 采用基于競爭學習和聚類分析的學習向量量化(LVQ ) 方法, 研究轉(zhuǎn)子碰摩混沌響應(yīng)信號的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
分類識別問題, 給出了相應(yīng)的理論分析和計算結(jié)果, 著重研究了LVQ 網(wǎng)絡(luò)在不同噪聲時的識別情況。分析結(jié)
果表明, 該方法可以實現(xiàn)轉(zhuǎn)子碰摩混沌信號與其它響應(yīng)信號的分類識別, 并且具有良好的抗噪性能, 為轉(zhuǎn)子碰
摩混沌信號的分類識別提供了一種較為直接的實時處理方法。
關(guān)　鍵　詞: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 碰摩轉(zhuǎn)子系統(tǒng); 混沌時間序列