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A chaotic synchronized system of two coupled skew tent maps is discussed in this paper. The locally and globally riddled basins of the chaotic synchronized attractor are studied. It is found that there is a novel phenomenon in the local-global riddling bifurcation of the attractive basin of the chaotic synchronized attractor in some specific coupling intervals. The coupling parameter corresponding to the locally riddled basin has a single value which is embedded in the coupling parameter interval corresponding to the globally riddled basin, just like a breakpoint. Also, there is no relation between this phenomenon and the form of the chaotic synchronized attractor. This phenomenon is found analytically. We also try to explain it in a physical sense. It may be that the chaotic synchronized attractor is in the critical state, as it is infinitely close to the boundary of its attractive basin. We conjecture that this isolated critical value phenomenon will be common in a system with a chaotic attractor in the critical state, in spite of the system being discrete or differential. 相似文献
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食品掺假种类众多,手段隐蔽,成为食品安全检测一个重要难题。为摆脱传统模型识别食品中是否存在新掺假类别的局限性,实验以纯净的灵芝孢子油和掺杂不同比例花生油、玉米油、薏仁油、地沟油的五种类别为研究对象,采用傅里叶变换近红外光谱(Fourier transform near infrared spectroscopy, FT-NIR)收集12 400~4 000 cm-1范围内的近红外光谱。假设掺杂地沟油为新掺假类别,利用前四种类别的校正集样本构建相关向量机(RVM)多分类器,分别对建模的预测集样本和掺杂地沟油样本进行判别,并借助新聚类算法对判别为纯净的灵芝孢子油的样本做进一步分析验证。研究表明,RVM分类器对于建模的预测集样本判别准确率高达93.75%,说明模型有较强的判别能力,但由于模型局限性,掺杂地沟油样品被误判为纯净的灵芝孢子油;在新聚类算法的决策图上,纯净灵芝孢子油校正集和预测集混合样本的聚类中心数为1,而纯净灵芝孢子油校正集和掺杂了地沟油混合样本聚类中心数为2,直观验证判别结果的准确性。结果表明利用FT-NIR技术结合RVM分类器与新聚类算法对于灵芝孢子油掺假能够有效识别,并且能够定性识别新型掺假类型,为解决食品掺假多样化问题提供一种新思路。 相似文献
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新高考方案给予学生更多学科选择权,同时也给化学学科带来了新的挑战。以化学教学为视角,在2014级学生实施分类走班教学的基础上,通过调查影响学生化学学考/选考的因素,探究新高考方案对化学教学的影响以及实践相应的教学策略。重点研究教学组织形式的改变、教学内容的重组融合、教学手段的多元互补、教学方式的选择优化、教学观念的更新发展。 相似文献
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