【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种数据分类识别方法，特别是一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法。
技术介绍
1、本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息，其并不必然是现有技术。
2、本专利技术技术研究背景主要源于混沌理论在神经科学和计算科学中的应用。混沌理论，作为一种非线性科学理论，研究的是系统在不确定性、非线性条件下产生的复杂行为。混沌系统具有高度的复杂性和敏感性，其微小的初始条件变化可以导致长期行为的巨大差异，这种特性使得混沌系统在数据处理和存储方面展现出独特的优势。
3、在对人脑的混沌动力学特性的研究过程中，混沌被看作自参考逻辑的可能的物理机制。大脑神经元的活动呈现出复杂的非线性动态行为，这种混沌行为被认为是大脑进行信息处理和存储的基础。混沌理论为理解和模拟大脑神经网络的复杂行为提供了新的视角和方法。
4、在计算科学领域，传统的数据处理和存储方法在处理大规模和复杂数据时面临诸多挑战。基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类方法，通过利用混沌系统的不稳定周期轨道的可控制、模式可识别等特性，可以大幅度提升系...
【技术保护点】
1.一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2中所述的构建混沌映射系统，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2-1中所述的无量纲数学模型，具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2-2中所述的采用递归映射描述，具体表示如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于混沌系统不稳...
【技术特征摘要】
1.一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2中所述的构建混沌映射系统，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2-1中所述的无量纲数学模型，具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2-2中所述的采用递归映射描述，具体表示如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于混沌系统不稳定周期轨道的数据分类识别方法，其特征在于，步骤2-3中所述的进行周期性的映射对应，具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于混沌系统不...
【专利技术属性】
技术研发人员：李享，徐康珵，娄欢，徐元晓，刘李，何怡勤，朱志诚，姜雯，张艳萍，王超，计玮，陈殊，
申请(专利权)人：中通服咨询设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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