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在已有“均值估计方法”基础上提出了一种针对一维离散混沌映射的参数估计方法,该方法充分利用了混沌信号的各态历经性和同步参数敏感性的特点,它对一维离散混沌映射的估计精度比“均值估计方法”高。最后通过对Chebyshev和Tent这两种典型一维离散混沌映射进行数值仿真来验证本文方法的有效性。 相似文献
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基于复杂非线性系统的相空间重构理论和神经网络本质为非线性映射关系的特点,提出利用混沌时间序列重构相空间和BP神经网络构建其预测模型的方法。利用该方法对典型的Lorenz混沌时间序列进行了空间重构,研究了预测模型的预测效果,结果表明单步预测效果理想,多步预测在50步以内也能取得较小的预测误差,证明了混沌信号不同于随机噪声,具有短期可预测、长期不可预测的特征。该方法为具有混沌特性的时间序列如心电信号、电力负荷等预测模型的建立提供了理论基础。 相似文献
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混沌对初值敏感的特性使得它适合于数据加密。以4 阶CNN 模型为基础,提出了一种新的超混沌细胞神经网络图像加密算法。算法分为置乱和扩散二个阶段,复合混沌映射用于生成置乱阶段控制参数,用以置乱图像行列之间的高度互相关像素。在扩散阶段,使用不同初始状态和参数的复合混沌映射生成高阶混沌细胞神经网络的初始条件,以生成扩散阶段的密钥流。算法的已知明文和选择明文攻击、密钥空间和直方图的仿真实验均取得了良好的结果。与其他相关算法相比,该算法具有密钥敏感性和抗攻击性强的优点,适用于图像加密。 相似文献
97.
针对目前人工蜂群算法的早熟收敛、陷入局部极值等问题,提出一种基于混沌鲶鱼效应的改进人工蜂群算法.首先,采用随机性更高的混沌序列初始化蜂群以扩大其遍布范围;其次,集成了鲶鱼效应和混沌理论提出了混沌鲶鱼蜂,并引入了它与跌入局部极值的蜂群之间的有效竞争协调机制,从而增进蜜蜂群体跳出局部最优解、加速收敛的能力.支持向量机的学习能力主要取决于其惩罚因子C和核函数参数的合理选择,对其参数的优化可以提升其学习效果,然而现行算法均存在一定局限性.基于我们提出的改进人工蜂群算法,对支持向量机的参数进行了优化.最后,在UCI(加州大学欧文分校)数据集和行为识别真实数据集上进行了测试,验证基于改进人工蜂群算法的支持向量机具有更强的分类性能. 相似文献
98.
强流技术的基本问题之一是它的空间电荷和束流的稳定性。利用片状束在周期场中的聚焦和输运可将问题减至最小。引入非线性和运动阻尼,在经典物理框架内,把周期场中片状束的冷腔运动方程化为广义的Mathieu方程。利用Melnikov方法分析了系统的次谐分叉和Smale马蹄混沌;并对系统的临界条件进行了讨论。结果表明,系统稳定性与它的参数有关,只需适当调节参数原则上可以保证系统的稳定性。 相似文献
99.
分析了传统Duffing振子混沌系统的基本理论对检测微弱信号的不足,给出了基于改进之后的Duffing振子检测微弱信号的新方法。改进后的方法能够弥补传统方法对系统固有频率的限制,检测具有较大固有频率的微弱信号。本文主要利用传统方法和改进方法分别对轴承外圈故障信号进行验证性分析,发现改进方法能更好的找出微弱故障信号。通过对仿真信号分析和轴承故障诊断实验,结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
100.
以具有间歇负荷特征的上海某科研办公楼为研究对象,对其冷却塔辅助冷却地埋管系统进行分析。计算建筑冷负荷和地埋管的放热量,7月份为一年中热泵系统运行最不利的时间段,针对地埋管单独运行和冷却塔辅助冷却2种方式,对比地埋管出口水温及热泵机组的EER。结果显示,该科研办公楼采用冷却塔辅助冷却方式后,地埋管出口水温明显降低,热泵机组的运行效率明显提升。 相似文献