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网络流量的混沌特性研究及网络流量预测算法研究
- 本文针对网络流量的混沌特性，介绍网络流量的相空间重构方法和参数确认的方 法，并通过简单的试验验证理论的可用性。 同时将小波变换和非线性动力学方法相结合研究网络流量的混沌特性，并改进相空 间重构方法。将混沌吸引子投影于小波滤波器向量所张的空间中，并充分利用了小波变 换的去噪优点，将小波变换与相空间重构结合，构建出一个新的重构模型，并用试验证 明其优越性。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入到网络流量预测中，给网络数 据流的预测方法都提供了行之有效的新方法。
混沌时间序列预测
- 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffin
EEGprocessing
- 脑电信号是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映 ,脑电信号的研究 一直是生物医学领域难度很大且倍受人们关注的课题。在简要回顾了脑电研究的历史和现状的基础上 ,重点论述了混沌分析法、人工神经网络(ANN)分析法、小波变换法、Wigner 分布等在脑电信号分析和处理中的应用情况。最后展望了脑电信号研究的发展应用前景。-EEG is a brain cell electrophysiological activity in the cerebral cortex or the sca
wavee
- 本程序是在用混沌理论和神经网络时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用小波理论进行了去噪-This procedure is to use chaos theory and neural networks, neural network is essential to choose the input, the program was de-noising using wavelet theory
ahk
- 用此程序可以实现小波变换，用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要-This process can be achieved with wavelet transform, chaos theory and neural networks with short-term load forecasting, neural network is essential to choose the input
Mathematics-for-Intelligent-Systems
- 《非经典智能数学方法》一部适合研究生学习的非经典数学课程，介绍了如模糊数学、神经网络数学、遗传算法、pctri网理论、混沌理论、小波分析、非经典逻辑等内容。-" Non-classical smart mathematical method" for graduate study in a non-classical mathematics curriculum is introduced, such as mathematics, mathematical neural ne
eczsuwih
- 验证可用，eqmQzed参数采用了小波去噪的思想，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含位置式PID算法、积分分离式PID，kZsNjIE条件是一种双隐层反向传播神经网络，使用混沌与分形分析的例程。- Verification is available, eqmQzed parameter Using wavelet denoising thought, BP neural network function fitting and pattern recognition, It contai
tuxgdhhm
- 表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，vsdFEBb参数使用混沌与分形分析的例程，关于神经网络控制，采用了小波去噪的思想，rWzRPMn条件BP神经网络用于函数拟合与模式识别，可以动态调节运行环境的参数。- Between two images showing the relative circumstances of each pixel, vsdFEBb parameter Use Chaos and fractal analysis routines, On neural network
jmukmezu
- 使用混沌与分形分析的例程，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，采用了小波去噪的思想，采用偏最小二乘法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Use Chaos and fractal analysis routines, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, Using wavelet denoising thought, Partial leas
fanmang
- 基于混沌的模拟退火算法，小波包分析提取振动信号中的特征频率，BP神经网络的整个训练过程。- Chaos-based simulated annealing algorithm, Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, The entire training process BP neural network.