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非线性递归系统挖掘 版权信息
- ISBN：9787576311006
- 条形码：9787576311006 ; 978-7-5763-1100-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
非线性递归系统挖掘 内容简介
本书在内容上注重非线性递归系统的理论研究, 并兼顾医疗健康、机械制造等领域的应用前景。全书共6章, 主要内容包括导言和背景、长期非线性和非平稳时间序列的多尺度递归分析、基于自组织神经网络的12导联心电图信号质量控制、随机传感器网络中时空动态建模与估计的稀疏设计、基于异构递归量化分析的连续非线性过程动态跃迁、分形表面的非线性时空动态仿真建模与模式表征。
非线性递归系统挖掘 目录
第1章 导言和背景
1.1 研究动机
1.2 研究背景
1.3 研究目标
1.4 研究贡献
1.5 本书组织
第2章 长期非线性和非平稳时间序列的多尺度递归分析
2.1 导言
2.2 背景
2.3 研究方法
2.4 材料与实验设计
2.5 实验结果
2.6 讨论与结论
第3章 基于自组织神经网络的12导联心电图信号质量控制
3.1 导言
3.2 方法与实验设计
3.3 实验结果
3.4 讨论与结论
第4章 随机传感器网络中时空动态建模与估计的稀疏设计
4.1 导言
4.2 研究背景
4.3 研究方法
4.4 材料与实验设计
4.5 实验结果
4.6 讨论与结论
第5章 基于异构递归量化分析的连续非线性过程动态跃迁
5.1 导言
5.2 研究背景
5.3 异构递归分析
5.4 实验设计
5.5 实验结果
5.6 讨论与结论
第6章 分形表面的非线性时空动态仿真建模与模式表征
6.1 导言
6.2 研究背景
6.3 研究方法
6.4 材料与实验设计
6.5 实验结果
6.6 讨论与结论
参考文献
1.1 研究动机
1.2 研究背景
1.3 研究目标
1.4 研究贡献
1.5 本书组织
第2章 长期非线性和非平稳时间序列的多尺度递归分析
2.1 导言
2.2 背景
2.3 研究方法
2.4 材料与实验设计
2.5 实验结果
2.6 讨论与结论
第3章 基于自组织神经网络的12导联心电图信号质量控制
3.1 导言
3.2 方法与实验设计
3.3 实验结果
3.4 讨论与结论
第4章 随机传感器网络中时空动态建模与估计的稀疏设计
4.1 导言
4.2 研究背景
4.3 研究方法
4.4 材料与实验设计
4.5 实验结果
4.6 讨论与结论
第5章 基于异构递归量化分析的连续非线性过程动态跃迁
5.1 导言
5.2 研究背景
5.3 异构递归分析
5.4 实验设计
5.5 实验结果
5.6 讨论与结论
第6章 分形表面的非线性时空动态仿真建模与模式表征
6.1 导言
6.2 研究背景
6.3 研究方法
6.4 材料与实验设计
6.5 实验结果
6.6 讨论与结论
参考文献
展开全部
非线性递归系统挖掘 作者简介
陈赟，博士，江苏科技大学副教授，硕士生导师。基于传感器的建模和分析，用于对复杂系统的过程监控和控制，系统诊断和预测，质量提升和性能优化。特别专注于对非线性动态系统，以及其产生的混沌、递归、自组织和长期相关性的研究：对大尺度复杂系统的大数据分析，复杂系统的监测、建模和控制，计算机模拟和优化，质量工程和应用统计，机械、医疗信息学和信号处理。
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