疾病流行过程的混沌分析方法

目的介绍混沌分析方法在研究疾病流行过程中的应用，并对辽宁省本溪市１９５５～１９９６年的百日咳逐月发病数进行分析。方法利用混沌动力学相空间重构技术，给出某种疾病月发病数Ｘｔ的时间趋势图、混沌相图和递次振幅图，通过递次振幅图的分布特点及谱分析，确定某种疾病流行的动力系统是否混沌，对呈混沌流行的疾病求其关联分维，判定其混沌程度。结果辽宁省本溪市１９５５～１９９６年的百日咳流行是混沌的，动力性态符合一个受噪声摄动的高－低４年循环，逐月发病数Ｘｔ具有混沌分布的迭代模型。本溪百日咳流行过程奇怪吸引子的分维值为２．６６７，其中计划免疫前分维值为２．７２２，计划免疫后分维值降为１．９３８，说明百日咳流行过程中相空间轨迹存在有规则周期性或向平稳状态发展的趋势。

基于经验模态分解的管道预警系统信号多尺度混沌特性分析方法

提出了一种用于油气管道安全预警系统的检测信号多尺度混沌特性分析的新方法。该预警系统基于Mach-Zehnder光纤干涉仪原理,沿管道同沟敷设一条光缆,利用其中的三条单膜光纤构成分布式微振动测试传感器,实时检测管道沿途发生的泄漏及其他异常事件。多尺度混沌特性分析方法是利用经验模态分解(EMD)方法对典型的异常事件振动信号进行分解,再分别对分解得到的固有模态(IMF)分量进行混沌特性分析,计算出不同尺度下的关联维数。该方法可更清晰地描述检测信号在不同尺度下的混沌特性。利用现场试验得到的信号对该方法进行验证的结果表明,利用多尺度混沌特性分析方法更容易有效地区分几种典型异常事件。

基于GMBP模型的图书馆借阅量非线性预测方法

为解决当前图书馆借阅量预测方法预测精度较低、预测结果与真实结果相差较大的问题,提出以GMBP模型为核心的图书馆借阅量非线性预测方法。根据图书馆借阅量数据构建GMBP模型,结合建模结果采用混沌分析法与数据挖掘预测方法,对样本数据与测试数据进行处理和映射,在预测公式中代入测试数据数量与样本数据数量,计算图书馆借阅量原始数据的节点个数,建立样本数据与测试数据的学习样本,完成图书馆借阅量非线性预测。实验结果表明,该文方法的预测结果稳定性较好,与实际结果相差较小,预测精度较高,具有较好的应用价值。

混沌学研究进展评述

从混沌分析、混沌控制与同步、混沌应用等三个方面 ,对近年来混沌学的研究进展状况作了较为详细的评述 。

自主神经系统功能的现代检测方法及应用

自主神经系统功能的现代检测方法及应用生物医学工程研究室莫综述谢正祥审校中图分类号Ｒ７４１．０４自主神经系统是一个整体系统，也受中枢调控。自主神经纤维除了交感和副交感外，还发现了第三种纤维，即非交感非副交感纤维。交感和副交感神经对心律起着调控作用，二者...

基于DSP的心电监护仪的设计

介绍了一个以DSP芯片为核心的心电监护系统。该系统实现了DSP代替PC,系统体积小,并具有较大容量的存储能力,而且采用了混沌的分析方法———分数维值(FD)对信号进行了分析。