多目标优化方法检测随机受迫系统的混沌现象以及在心率变异信号分析中的应用
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裴文江；杨绿溪；蔚承建；何振亚；Ｊ.Ｙ .Ｃｈｅｕｎｇ
混沌|粒子群优化算法|心率变异,关键词：
参见附件(118kb)。
裴文江；杨绿溪；蔚承建；何振亚；J.Y .Cheung 东南大学无线电系；SchookofEkectricek＆ComputerEngineeringUniversityofOkkahoma；Norman 南京210096 中国生物医学工程学报 2002 1
关键词：混沌；粒子群优化算法；心率变异
心率变异信号往往很不规则 ,确定它是混沌还是噪声是目前研究的焦点。从非线性动力学的角度 ,虽然已进行了大量的工作 ,但迄今还没有明确的证据表明心率变异信号是混沌的。本文假设心率变异信号是其内在动力学机制和外部环境影响混合的产物 ,并提出一种多目标优化方法 ,以此获得一组既与心率变异信号尽可能接近又对于某种非线性动力学系统为确定的序列 ,然后计算依赖于初始值敏感的特征指数 ,定量刻划系统中确定性因素的动力学特性。在成功地检验了两类受迫混沌模型后 ,应用于心率变异信号分析 ,结果表明 :心脏动力学系统的确定性部分是混沌的
关键词：混沌；粒子群优化算法；心率变异
心率变异信号往往很不规则 ,确定它是混沌还是噪声是目前研究的焦点。从非线性动力学的角度 ,虽然已进行了大量的工作 ,但迄今还没有明确的证据表明心率变异信号是混沌的。本文假设心率变异信号是其内在动力学机制和外部环境影响混合的产物 ,并提出一种多目标优化方法 ,以此获得一组既与心率变异信号尽可能接近又对于某种非线性动力学系统为确定的序列 ,然后计算依赖于初始值敏感的特征指数 ,定量刻划系统中确定性因素的动力学特性。在成功地检验了两类受迫混沌模型后 ,应用于心率变异信号分析 ,结果表明 :心脏动力学系统的确定性部分是混沌的
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