简介:利用Melnikov方法分析了含有5次方恢复系数项的Ф-Duffing-VanderPol振子系统在单势阱参数条件下产生Smale意义下混沌的必要条件。通过Poincare截面图、分岔图、Lyapunov指数谱等理论和数值方法,阐明了系统运动在单势阱参数下随周期激励信号变化的动态特性、复杂性和系统的非线性特征。最后,对单势阱参数条件下的中Ф^6-DVP振子的混沌自同步进行了进一步的研究,得到了很好的混沌同步控制结果。
简介:摘要机器学习已经广泛的应用于众多疾病的辅助诊断中,分类集成学习通过构建多个学习器来完成特定学习任务,再通过特定的策略将他们结合起来。阿尔茨海默症由于其病因和疾病发展经历了较为漫长的过程。本研究使用对早期、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默症及正常老年人进行分组特征提取。优化使用可以提高分辨率的PCA-FLDA集成分类器对前期提取的数据进行分类集成,最大限度的降低了前期特征提取中不同分类方式对空间划分的依赖性。