基于开关电流技术的离散混沌电路实现

基于开关电流技术实现了Tent映射离散时间混沌电路。该电路可由16个MOSFET和2个电容实现。电路仿真和用IC搭建的电路实验证明了电路设计的正确性。实验结果表明所提电路可用标准的CMOS技术集成，而且对研究和应用混沌有意义。     

离散混沌系统的参数自适应控制

提出多重参数离散混沌系统的参数自适应控制的新方法,利用可调系统与参考模型之间的耦合关系,给出基于系统变量作为观测量的参数自适应控制算法,采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法证明了参数控制系统是渐近稳定的。仿真结果表明文中给出的控制算法具有较快的收敛速度,并讨论了系统参数是非线性形式的一般系统及其不确定的外界噪声扰动对系统的影响。     

Logistic混沌映射

混沌理论是研究非线性动力学系统随时间变化的规律。由于混沌系统具有很多优良特性,便将其逐渐应用到密码学及密码分析等学科中。在简述混沌的基础上介绍了一维Logistic混沌映射由倍周期分岔达到混沌的过程,并分析了一些复杂动力学行为。最后将一维Logistic混沌映射应用到图像加密中,并通过仿真实验检验算法的安全性及优越性。     

不确定参数下离散混沌系统的开闭环控制

在很多实际环境中,系统模型参数经常是不确定的,使离散混沌系统的控制策略可能不再有效。当参数不能直接观测时,开闭环控制方案将由于不精确的系统模型而失效。针对这个问题,提出了参数自适应开闲环控制策略来控制不确定参数的离散混沌系统。对开闲环控制在不确定参数条件下,参数变化满足控制需要的条件进行了讨论。同时,提出了参数自适应开闲环控制,将原有的开闭环控制推广到更大的范围。从Henon系统的仿真中,参数自适应开闲环控制策略显示了良好的抗扰动特性。     

基于反馈控制的离散混沌动力学系统的同步研究

文章研究了两个具有相同参数与不同参数的离散混沌动力学系统的同步问题,并在反馈控制下成功地实现了两个Logistic系统的同步和广义同步。特别是,在两个不同的混沌动力学系统间,实现了驱动系统的动力学行为由混沌转为周期,由周期转为混沌,以及由混沌转为另一混沌行为的控制。通过仿真实验,在两个相同与不同的Logistic系统间分别实现了三种混沌同步现象(严格同步、事实同步和基本同步)。     

基于T-S模糊模型的离散混沌系统变结构控制

研究了离散混沌系统模糊变结构控制问题.采用T-S模糊模型描述离散混沌系统,将离散混沌系统模糊化为局部线性模型.依据Lyapunov稳定性定理和线性系统变结构控制趋近律设计方法,设计了一种新型的离散变结构控制器,该控制器不仅能保证局部线性模型渐近稳定,而且能确保模糊动态模型全局渐近稳定.利用Matlab对确定Henon系统和不确定Henon系统进行数值仿真,结果表明所设计的控制器不但有效,而且具备很强的鲁棒性.     

采用混沌变异的进化算法

根据混沌理论关于进化与混沌的关系,设计一种采用混沌变异算子的进化算法,并提出“尺度收缩”的变异策略。对极小值函数优化问题的仿真实例表明,混沌变异是实数编码进化算法变异算子的有效实现;而采用“尺度收缩”策略的混沌变异算子明显改善了群体平均适应值,提高了算法性能,是解决优化问题的有效方法。     

演化搜索方法解方程

本文提出了一种基于非均匀变异的演化算法，该算法具有搜索步长依概率减小，开始阶段均匀搜索全部空间，结束阶段仅在当前解周田搜索的自适应特性。用其求解三个方程组，一个是线性方程组，一个是摄像机四点定位（P4P）问题的高效求解，一个是“油层结垢”的非线性方程组，并与经典的BFGS方法和混合符号数值方法进行了对比，结果显示BFGS方法在求解践性方程组时显出优势。对四点摄像机定位问题，所做前期工作很少，但效果和混合符号数值方法差不多。对非线性方程组，演化算法则显出很好的优势和鲁棒性，说明BFGS方法对解决具有良好性质的线性问题非常有效，而演化方法对解决复杂非线性问题有很强的适用性。     

Evolutionary Techniques for Web Caching

Web caching has been proposed as an effective solution to the problems of network traffic and congestion, Web objects access and Web load balancing. This paper presents a model for optimizing Web cache content by applying either a genetic algorithm or an evolutionary programming scheme for Web cache content replacement. Three policies are proposed for each of the genetic algorithm and the evolutionary programming techniques, in relation to objects staleness factors and retrieval rates. A simulation model is developed and long term trace-driven simulation is used to experiment on the proposed techniques. The results indicate that all evolutionary techniques are beneficial to the cache replacement, compared to the conventional replacement applied in most Web cache server. Under an appropriate objective function the genetic algorithm has been proven to be the best of all approaches with respect to cache hit and byte hit ratios.     

Logistic混沌序列加密改进方案

由于Logistic映射具初始条件敏感性、随机性、相关性等优良的密码学性能而广泛应用于混沌加密。为了避免搜索攻击,本文提出了Logistic映射加密的改进方案并用C语言实现。     

一种新型的分段Logistic混沌扩频通信算法

混沌序列作为扩频系统中的扩频码,具有序列丰富、保密性好等特性。针对传统的Logistic混沌序列及其改进型在序列遍历性和随机性等方面不太理想的问题,提出了一种新型的分段Logistic混沌扩频通信算法。在分析了所提混沌序列的随机性、相关性、初值敏感性和Lyapunov指数的基础上,将其应用于扩频通信系统中。仿真结果表明:新序列较传统的Logistic混沌序列及其改进型作为扩频通信地址码,在误码率和信息保密特性方面有很大改善,从而证明了新算法的有效性。     

Chaotic Cipher Using the Duffing Equation

ABSTRACT

We propose a plain files cipher by means of a stream cryptosystem scheme with chaotic addition and a symmetric key. The sequence of numbers used for encryption is generated by a continuous chaotic dynamical system; in particular, we choose the forced Duffing equation since this kind of systems is sensitive to the initial conditions. In a chaotic system, the answer can became periodic during the process of numeric integration. We introduce an heuristic method to break this periodicity.     

基于Logistic映射的混沌流密码设计

混沌系统特有的一些优良属性较适合流密码的设计,比如混沌迭代序列对初始条件和控制参数的敏感性、伪随机性、混和性和确定性等。该文以Logistic映射为例说明了其主要特性和初值敏感性,并重点图示了在字节输出方式下和比特输出方式下,其离散分布和均匀分布的差异和改善。     

Evolutionary Computation Techniques for Nonlinear Programming Problems

This paper presents several evolutionary computation techniques and discusses their applicability to nonlinear programming problems. On the basis of this presentation we discuss also a construction of a new hybrid optimization system, Genocop 11, and present its experimental results on a few test cases (nonlinear programming problems).     

控制离散混沌系统的自适应轨道校正

讨论当已知存在于混沌吸引子中的近似周期轨道，用变量反馈控制方法进行控制时系统稳定状态的情况。用此状态下的反馈控制量来自适应较正近似周期轨道到准确周期轨道，从而使系统最终稳定到准确周期轨道，并使反馈控制量为零。对Ｈéｎｏｎ映射进行周期一、周期二轨道校正，取得了较好的效果。     

求解旅行商问题的改进离散竞争进化算法

在分析竞争进化算法原理和特点的基础上,针对旅行商问题的求解,提出一种改进的离散竞争进化算法(IDCE),其中采取三项关键策略:根据个体适值排名计算变异次数、实施逆转子变异算子和并行贪心机制执行多次子变异,目的在于提高算法的全局搜索能力和单位时间内的进化效率.IDCE算法跟另两种离散竞争进化算法对于4个对称旅行商问题算例进行了性能对比,实验结果显示,在解的整体水平、最好解质量以及求解效率上,IDCE算法都优于另两种算法.     

基于改进Logistic映射的混沌图像加密算法

经典Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。对Logistic映射进行改进并将其应用于图像加密中,设计一种置乱与扩散同时操作的图像加密算法。对经典Logistic映射增加模运算并对其所生成序列进行二进制比特重排,利用改进Logistic映射生成具有更好混沌特性的伪随机序列并用于加密系统的置乱和扩散阶段。将所生成的伪随机矩阵与明文图像矩阵进行异或操作以实现明文图像预加密。在此基础上,采取置乱与扩散同时操作的策略以置乱和扩散预加密后的图像从而得到密文图像。安全性分析及实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性,可以抵抗暴力攻击、差分攻击等常见攻击。     

Computational Techniques for Spatial Logistic Regression with Large Datasets

In epidemiological research, outcomes are frequently non-normal, sample sizes may be large, and effect sizes are often small. To relate health outcomes to geographic risk factors, fast and powerful methods for fitting spatial models, particularly for non-normal data, are required. I focus on binary outcomes, with the risk surface a smooth function of space, but the development herein is relevant for non-normal data in general. I compare penalized likelihood (PL) models, including the penalized quasi-likelihood (PQL) approach, and Bayesian models based on fit, speed, and ease of implementation.A Bayesian model using a spectral basis (SB) representation of the spatial surface via the Fourier basis provides the best tradeoff of sensitivity and specificity in simulations, detecting real spatial features while limiting overfitting and being reasonably computationally efficient. One of the contributions of this work is further development of this underused representation. The SB model outperforms the PL methods, which are prone to overfitting, but is slower to fit and not as easily implemented. A Bayesian Markov random field model performs less well statistically than the SB model, but is very computationally efficient. We illustrate the methods on a real data set of cancer cases in Taiwan.The success of the SB with binary data and similar results with count data suggest that it may be generally useful in spatial models and more complicated hierarchical models.     

Chen混沌系统的模糊控制

由于T-S模糊模型可以精确地逼近一类仿射非线性系统,所以可以用T-S模糊模型来逼近Chen混沌系统,并应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器,以达到良好的控制效果.基于此方法并用并行分散补偿(PDC)方法设计了两个控制器来镇定Chen混沌系统,其中第一个控制器的条件比较保守,第二个控制器的条件在第一个条件的基础上作了改进,得到具有较少保守性的镇定性条件.控制器的所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式得到.用MATLAB仿真的结果显示了PDC控制方法的良好的控制效果.