基于偏微分方程的GAC水平集图像分割模型

引入一个约束能量,去除水平集函数在演化过程中的周期性初始化难题,并使用反应扩散方法,解决引入的基于变分水平集方法的约束能量不能直接作用于基于偏微分方程驱动的水平集模型中的问题.提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数.实验结果表明,论文模型在图像分割质量上具有一定优势.     

摇摆条件下自然循环流量的混沌时间序列预测

针对摇摆条件下，核动力装置自然循环出现的自相关性、非线性以及高度耦合性等特点，建立了一种基于耦合数据的混沌时间序列预测模型。通过研究摇摆条件下自然循环的流动特性，以相空间重构技术为基础，研究了混沌时间序列耦合多变量预测方法。为了验证算法的有效性，以冷却剂剂体积流量为例，利用所建模型进行预测，预测值的相对精度为0.9712。结果表明，该模型的预测精度好、鲁棒性高，能够用于摇摆条件下自然循环的冷却剂体积流量预测。     

基于分段延迟反馈的Buck-Boost变换器 混沌控制

针对Buck-Boost变换器在脉冲输入电压作用下存在的分叉与混沌现象,提出一种分段延迟反馈控制法.建立了该变换器的离散迭代映射模型,研究了该变换器采用分段延迟反馈控制的具体设计方法,进一步分析了系统的稳定特性并研究确定了实现系统稳定运行时控制参数的取值范围,最后对上述理论分析的正确性进行了仿真验证.结果表明:分段延迟反馈法对Buck-Boost变换器在脉冲输入电压作用下所表现的混沌现象具有很好的抑制作用,因而对于确保变换器的稳定运行具有意义.     

记忆细胞自动机规则40的动力学行为

引入双边无穷符号向量空间,从符号动力学的角度研究添加少数记忆函数后的基本细胞自动机规则40的动力学行为.借助计算机编程,找到了一个具有Bernoulli右移位性质的子系统,通过分析2阶有限型子移位对应的转移矩阵的性质,讨论其在子系统上的拓扑混合性和拓扑熵,进一步证明了它在这个子系统上同时具有Li-Yorke和Devaney意义下的混沌.该方法同样适用于其他细胞自动机的研究.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

基于级联混沌映射的图像加密算法

提出了一种应用级联混沌映射对数字图像进行加密的算法.由于混沌映射对初始值和参数的高度敏感性及混沌序列的遍历性和良好的相关性,该算法简单易于实现,且便于同步.实验结果表明,这种加密算法具有高度的安全性和有效性.     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.      

一种Femtocell网络中的负载预测方法

在未来的5G移动通信系统中,Femtocell等小功率基站将承担起海量的数据通信业务。通过对Femtocell做出负载预测,进而完成小基站的休眠策略和对流量的管控等,但现有的研究中未出现此类探索方向。为了进一步实现移动通信系统的绿色通信和预知其对未来负载的发展态势,在Femtocell下提出了一种基于混沌特性和改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测方案。采用了C-C(Catmall-Clark)算法和G-P(Grassberger-Procaccia)算法计算时间序列的延迟时间和维度,BF进行优化、学习和预测。通过对比仿真实验的结果表明,该方案预测效果较好,可以应用到实际的预测工作中。