CNN을 활용한 카오스 신호 분류 검증

남재현; 강재영

doi:10.5050/KSNVE.2021.31.1.082

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자료유형: 학술저널

저자정보: 남재현 (Inha University) 강재영 (Inha University)

저널정보: 한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제31권 제1호(통권 258호)

발행연도: 2021.2

수록면: 82 - 90 (9page)

DOI: 10.5050/KSNVE.2021.31.1.082

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The aim of the study was to classify the chaotic time-series data with the nonlinear problem using the convolutional neural network (CNN), and to determine and verify the chaotic characteristics from a deterministic system. The classical nonlinear differential equation established by the Rossler model was used, and the chaotic characteristics were determined by the Lyapunov exponent. The chaotic properties was visualized using an unthresholded recurrence plot through the proposed procedure. A simple CNN model was developed to learn the extracted image using the proposed feature-visualization technique. As a result, the chaotic characteristics were classified with an accuracy of 99 % or more.

#Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Lyapunov Exponent(리아푸노브 지수) #Recurrence Plot(리커런스 플롯) #Chaos(카오스)

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Barrio, R., Blesa, F. and Serrano, S., 2009, Qualitative Analysis of the Rössler Equations: Bifurcations of Limit Cycles and Chaotic Attractors, Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 238, No. 13, pp. 1087~1100.

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Wei, D., Ruan, J., Zhu, W. and Kang, Z., 2016, Properties of Stability, Bifurcation, and Chaos of the Tangential Motion Disk Brake, Journal of Sound and Vibration, Vol. 375, pp. 353~365.

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