基于混沌消息扩展的Hash函数

构造了一种基于混沌消息扩展的Hash函数,方案中将消息权重矩阵融入时空混沌系统,加强了每个消息块中各字符之间及各消息块之间的联系,构建了统计特性良好的扩展消息,采用4轮64步迭代得到160 bit的消息摘要。和SHA-1算法相比在不明显影响运算效率的前提下安全性得到了提高。     

基于变步长阵发混沌的ZPW-2000低频信号检测方法研究

针对常规混沌阵列检测轨道移频信号所带低频信息存在复杂度高和精确性低的问题,对常规方法进行改进,提出了一种基于变步长阵发混沌的低频信号检测方法,该方法只运用一个Duffing振子,通过设置一组步长可以覆盖整个待检测低频信号所在频段的序列,来实现对轨道低频信号的检测。结合Duffing混沌系统检测信号的优越性,分析了利用变步长阵发混沌法检测低频信号的可行性,给出了此方法检测低频信号的步骤,并从理论上计算了可发生阵发混沌的步长序列,然后利用Matlab/Simulink搭建仿真模型进行仿真验证。结果表明,可用变步长阵法混沌法对低频信号进行检测。最后再利用阵发混沌周期法对仿真结果进行进一步研究,得出精确的低频信号。变步长阵发混沌法的检测性能在精确性及系统复杂度方面都优于传统的轨道低频信号检测方法,并且可以实现低信噪比下低频信号的检测。     

简化Lorenz系统多翅膀混沌吸引子的设计与电路实现

基于简化Lorenz系统,通过设计非线性函数,得到单方向多翅膀混沌吸引子.在此基础上,通过引入切换控制函数,得到了网格多翅膀混沌吸引子.通过相图、耗散性、平衡点、分岔图和Poincaré截面方法,分析了系统的动力学特性.结果表明,该多翅膀系统具有丰富的动力学行为.设计并实现了网格多翅膀系统的模拟电路,通过示波器观测到网格多翅膀混沌吸引子,验证了该系统的物理可实现性,电路实验结果与数值仿真结果相一致.     

面向生态的陕西省渭河流域水资源合理配置

结合陕西省渭河流域的水资源开发利用现状,对其水资源优化管理进行研究。通过分析流域社会经济发展的特点及生态环境形势,以定额法为基础对2020年流域的生活、生产和生态需水进行了预测。根据系统概化图和配水目标,综合考虑水资源配置中的生态指标、社会指标和经济指标,建立了面向生态的水资源合理配置模型。将混沌优化算法与遗传算法相结合对模型进行求解,结果表明:陕西省渭河流域2020年75%保证率下的缺水率为18.1%。     

Overview of Information Security Using Genetic Algorithm and Chaos

ABSTRACT

Security, integrity, nonrepudiation, confidentiality, and authentication services are the most important factors in information security. Genetic algorithms (GAs) are a class of optimization algorithms. Many problems can be solved using genetic algorithms through modeling a simplified version of genetic processes. The application of a genetic algorithm to the field of cryptology is unique. Few works exist on this topic. In this article, an attempt has been made to give an overview of genetic algorithm-based cryptography and to propose a new approach to GA with pseudorandom sequence to encrypt data stream. The feature of such an approach includes high data security and high feasibility for easy integration with commercial multimedia transmission applications. The experimental results of the proposed technique confirm that high throughput rate needed for real time data protection is achieved.     

超混沌遗传算法在多约束QoS组播路由中的应用研究

针对多约束QoS组播路由的优化问题,提出了一种超混沌遗传混沌算法.该算法利用遗传算法中的改进的适应度函数,通过结合超混沌映射优越性的搜索能力,对遗传算法选出的个体进行混沌优化,以改善遗传算法过早陷入早熟的情况.通过仿真实验表明,该算法有效地改进了搜索效率,且收敛速度更快更稳定,是一种解决多约束QoS路由问题可行和有效的方法.     

一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络算法

为了更精确地检测出混沌背景下的微弱目标信号,提高预测效果,文中提出了一种混沌混合粒子群优化RBF神经网络(CHPSO-RBFNN)算法。本算法主要采用了基于群体自适应变异和个体退火操作的混沌粒子群优化RBF神经网络,利用群体自适应变异以及个体退火操作优化混沌粒子群,有效地提高了粒子群算法的全局收敛性,优化了RBF神经网络的结构和参数。把该算法用于预测混沌时间序列、检测混沌背景下微弱目标信号,实验结果表明本算法有良好的非线性预测能力,可以有效地检测出混沌背景下的微弱目标信号。     

基于径向基神经网络的分数阶混沌系统控制

针对分数阶混沌系统的控制问题,提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的控制方法．利用RBF 神经网络对混沌系统的非线性进行补偿,并且神经网络的权值可以通过调整律在线调整．在有参数干扰和外部扰动 的情况下,所设计的控制器仍能使得控制误差渐近收敛到零．以分数阶Liu 混沌系统为例施加控制,仿真结果验证 了该方法的有效性和鲁棒性．     

基于混沌优化的LS-SVM非线性预测控制方法

针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于LS-SVM的预测控制技术。该方法将LS-SVM和非线性预测控制思想有机结合,利用混沌映射的特性,通过引入混沌优化技术对LS-SVM参数进行优化,同时又将其作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性。     

网络时延的混沌特性分析及预测

针对互联网的传输时延处于不确定状态的问题,从网络时延序列表现出的性质出发,将混沌理论引入对网络时延的特性分析。通过对实际网络时延数据的处理,计算验证了网络时延具有混沌特性。并提出了采用混沌一支持向量机回归模型对互联网络时延进行预测的方法,通过实例分析对该方法进行了验证。分析结果证明了混沌—支持向量机模型可以对网络时延的变化趋势进行较为准确的预测,和BP神经网络回归预测相比,混沌—支持向量机对时延的短期预测具有更高精度。