采用动态阈值和随机梯度的带噪声混沌系统的识别方法

作     者：马照瑞 栗娜 甘琤 李霞 朱训林 MA Zhao-rui;LI Na;GAN Cheng;LI Xia;ZHU Xun-lin

作者机构：郑州轻工业学院计算机与通信工程学院河南郑州450001 西亚斯国际学院电子信息工程学院河南新郑451150 郑州大学数学与统计学院河南郑州450001 

出 版 物：《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 (Journal of Zhengzhou University of Light Industry:Natural Science)

年 卷 期：2014年第29卷第6期

页      面：92-94,102页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61174085 61374063) 河南省教育厅科技攻关项目(14A520017 14A520059) 

主　　题：混沌系统 动态阈值 随机梯度 小波神经网络 

摘      要：为了提高对带噪声混沌系统识别的准确性,结合小波神经网络,提出了基于动态阈值和随机梯度的识别方法.该方法将动态变化的阈值作用于小波系数,并与神经网络训练过程紧密结合,依据误差函数,采用随机梯度下降方法反向动态修改阈值,使系统误差更接近于理想输出.实验结果表明,该方法能合理去除混沌信号中的噪声,识别结果更为准确.