Discriminating chaotic and stochastic time series using permutation entropy and artificial neural networks.

Boaretto, B R R; Budzinski, R C; Rossi, K L; Prado, T L; Lopes, S R; Masoller, C

Boaretto, B R R; Budzinski, R C; Rossi, K L; Prado, T L; Lopes, S R; Masoller, C.

Afiliação

Boaretto BRR; Department of Physics, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 81531-980, Brazil.
Budzinski RC; Department of Physics, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 81531-980, Brazil.
Rossi KL; Department of Physics, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 81531-980, Brazil.
Prado TL; Department of Physics, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 81531-980, Brazil.
Lopes SR; Department of Physics, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 81531-980, Brazil.
Masoller C; Department of Physics, Universitat Politecnica de Catalunya, 08222, Barcelona, Spain. cristina.masoller@upc.edu.

Sci Rep ; 11(1): 15789, 2021 08 04.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34349134

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Sci Rep Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Reino Unido

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