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A.莫斯。;J.C.斯普洛特。

用神经网络评估Lyapunov指数谱。 （英语） 兹比尔1294.37031

混沌孤子分形 51, 13-21 (2013).
摘要：介绍了一种在将实验数据嵌入大于原始系统的维数时，利用离散互相关来识别和去除虚假Lyapunov指数的方法。该方法使用通过对单个时间序列多次建模或对时间序列的多个实例建模而产生的计算指数值的分布。在这项任务中，全球模型与传统上用于从Hénon映射和延迟Héno映射中提取时间序列的局部模型相比，具有更好的性能，特别是当时间序列较短或受到噪声污染时。全局建模的另一个优点是它能够估计原始系统的动力学和几何特性，如吸引子维数、熵和滞后空间，尽管必须考虑训练全局模型所需的时间。

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MSC公司：

37米25 遍历理论的计算方法（不变测度的近似、Lyapunov指数的计算、熵等）
37立方厘米 光滑动力系统的维数理论

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TISEAN公司
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\textit{A.Maus}和\textit{J.C.Sprott}，混沌孤子分形51，13-21（2013；Zbl 1294.37031）
全文： 内政部

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