通过对一个三维不稳定线性系统添加非连续状态反馈控制项,即一个分段线性控制开关,从而构造出一种新的几何对象,实现了三线性系统耦合混沌控制.对一类三维耦合混沌系统的动力学性质进行了理论分析,给出了与此类系统动力学性质相关的三个定理.数值模拟及计算全部Lyapunov指数验证了该三维耦合系统确实存在混沌

提出了基于不连续的状态反馈方法,构造一类四维混沌系统的基本定理,实现了类四维简单线性系统的混沌反控制.数值模拟验证了所提出理论的正确性.该理论为混沌系统的构造及其应用提供了理论基础

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

为了识别混沌信号和随机信号,针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和.仿真结果表明,新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的

9.1 人工神经网络概述 9.1.1.人工神经网络概述 9.1.2 人工神经元电路实现模型简介 9.2 细胞神经网络模型及其混沌特性 9.2.1细胞神经网络简介 9.2.2细胞神经网络CNN的混沌输出 9.2.3细胞神经网络的电路实现 9.3 脉冲耦合神经网络模型 9.3.1. PCNN模型基本原理 9.3.2 混沌PCNN模型原理分析 9.3.3 PCNN在CNAPS环境下的数字实现 9.3.4 神经网络在旅行商问题中的应用

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

首次作出了一类数字混沌保密语音通讯系统的应用实验电路,提出了时钟一间隔脉冲驱动同步方法,分析了系统的噪声特性和保密性能.实验结果表明,基于数字混沌的保密语音通讯是可靠的

基于logistic映射和时空混沌系统,设计了一个密钥长度为256bit的图像分组密码算法,将256bit的明文图像分组加密为等长的密文图像.该算法引入的辅助密钥和设计的迭代次数敏感地依赖于明文分组和密钥,交替迭代混沌系统及Arnold映射实现了像素值的扰乱和位置置乱.计算机仿真和密码分析表明,该算法具有对明文和密钥敏感、密钥空间大和可扩展性强等特点,具有良好的加密效果和较强的抗攻击性能,适用于安全通信领域