随机金融混沌系统的吸引子与分岔

主要利用Lyapunov函数、概率测度、随机动力系统等相关知识,研究了随机金融混沌系统解的全局指数吸引集、最终有界、随机吸引子及分岔行为。     

经典哈密顿系统的混沌行为

本文讨论了经典Hamilton系统的混沌行为特征,对Liapunov指数的实质进行了分析,还讨论了量子混沌现象。     

随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用

针对随机模糊神经网络(SFNN)的网络结构没有明确的物理含义，仅仅是一种实现随机模糊逻辑系统的计算结构的问题，对其网络结构进行了改进，重新定义了每层的节点原型。改进后每层之间的物理含义明确且节点数目减少，从而计算量有所减少。对于SFNN的参数和结构，可以分别通过参数学习算法和结构学习算法来优化。将SFNN用于随机混沌时间序列预测，仿真结果表明：该系统由于引入了随机的概念，使网络能更有效地防止噪声的干扰，因而更适合于工程应用。     

混沌干扰下的随机共振研究

利用随机共振现象可以实现弱信号检测,目前大量的研究是在白噪声或色噪声背景下进行的,对于混沌干扰下的随机共振的研究却很少。研究了混沌背景干扰下的信号检测,发现在混沌干扰下双稳系统也会发生随机共振现象,因此可以检测出淹没在混沌干扰中的信号;在混沌与噪声同时存在的混合背景下,随机共振现象仍然存在,混合背景可以发生与单一噪声背景类似的随机共振现象。     

混沌伪随机序列复杂度分析方法探讨

为衡量混沌伪随机序列的随机本质,文中提出了用强度统计复杂度方法分析混沌伪随机序列的复杂度大小。以Logistic映射和耦合映像格子系统产生的混沌序列和多进制混沌伪随机序列为例,说明了该方法的应用;通过改进排列模式,使之对二进制混沌伪随机序列同样适用。实验结果表明该方法不但能准确反映混沌系统产生的伪随机序列的复杂度,而且比测度熵方法更优越。     

混沌伪随机序列发生器的实现

针对广泛应用于密码学、扩频通信、数字系统测试等领域的伪随机序列信号实现的疑难问题,应用DSPBuilder模块将Matlab中S函数产生的Kent混沌二进制序列算法转换成VHDL语言,在现场可编程阵列FPGA上实现混沌伪随机序列.通过分析可以看出Kent混沌二进制序列具有优良的伪随机性能.     

一种混沌伪随机序列复杂度分析方法

为衡量混沌伪随机序列的随机本质,文中提出用增强统计复杂度方法分析混沌伪随机序列的复杂度.以Logistic映射和耦合映像格子映射产生的混沌序列和多进制混沌伪随机序列为例,说明了该方法的应用;通过改进排列模式,使之对二进制混沌伪随机序列同样适用.实验结果表明该方法能呈现序列的相关结构,反映序列的随机本质,可用于准确度量混沌系统产生的伪随机序列的复杂度,且计算简单.     

CNN超混沌系统伪随机序列发生器设计

基于CNN超混沌系统,设计了一种混沌伪随机序列发生器。通过对细胞神经网络系统的理论分析及仿真实验可知,该系统具有复杂的动力学特性,具有初值敏感性、密钥空间大等特点,非常适合作为伪随机序列发生器。基于该系统的发生器能够产生两种不同的序列,一种为二进制序列,另一种为十进制序列,并且通过该发生器产生的伪随机序列具有良好的性能,如序列值的均匀分布性、尖锐的自相关特性和良好的互相关特性。除此之外,利用NIST标准对序列发生器进行性能检验,检验结果表明该序列满足伪随机序列的要求,具有较高的安全性和保密性,具有较好的应用前景。     

具有不可预测性的物理混沌随机序列的产生与随机性统计测试分析

给出了通过几种经典的物理混沌系统,包括Chua’s电路、Lorenz系统、Chen系统,产生混沌随机序列的两种离散化方法.用NIST制定的测试标准对产生的随机序列进行了随机性统计测试分析.分别对不同的物理混沌系统产生的随机序列进行单比特频数测试、游程测试、离散傅里叶变换测试、近似熵测试、累积和测试,并进行了比较分析.实验结果表明:物理混沌序列要比算法混沌序列随机性更强,不同序列之间的随机性差异可以通过NIST测试得到体现.在三种经典电路中,建议选择Chen混沌系统的电路做为混沌随机序列发生器.     

混沌及其教学意义--兼谈物理教学中的确定性与随机性

自然界是确定性的还是随机性的，这是一个如何客观认识世界的问题。混沌学的出现，提出了新的认识观．带来新的思维变革。在简介大学物理中的确定性与随机性的基础上，阐述混沌的教学及其思想和方法对转变教育教学观念和改进大学物理教学所给的启示。     

时空混沌研究及其在信息加密中的应用

对时空混沌理论及应用现状进行了简述,研究了时空混沌的数学模型及其应用,提出了一种基于时空混沌的耦合映象格子模型的序列密码算法,并在DSP上加以实现.理论分析和安全性测试实验结果均表明,该算法较之基于低维时间混沌的序列密码算法,具有更高的安全性,应用性较好.     

均匀度理论在分形和混沌研究中的应用

证明了1维和n维欧氏空间中均匀分布的点集的均匀度定理,这是随机性点集空间性质研究的基础,也是混沌点集空间性质研究的基础;将均匀度理论应用于混沌研究中发现,从倍周期分岔到混沌的过程,均匀度（独占线长度）则从确定性收敛变为均方收敛。独战线长度可以用于鉴别混沌的程度,以此方基础定义并计算了混沌强度（chaomerty）。通过混沌强度可以实现对混沌模型和混沌序列的定量评价。混少不了可以解释为：轨道点集均匀化。     

基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法与研究

根据神经网络(NN)的特点，利用Logistic混沌映射和特定的适应度函数，在限制近亲数量在种群库中所占比例的前提下，及时吸收新的随机个体，提出了基于混沌和遗传算法的神经网络训练算法．根据该算法写出了MATLAB程序文件main．m，给出了应用实例，还研究了混沌参数与训练误差的关系，提出了混沌参数的调整步骤及应用。     

一维离散系统的混沌及其控制

详细研究一类一维离散系统的动力学行为,重点分析了该系统由周期运动到混沌运动的转迁过程,并根据其转迁特点设计了一种混沌控制方案,数值仿真结果表明我们的控制方案能够有效控制该系统的混沌状态。     

源于混沌科学的振动压实新技术

1.前言混沌[2]是一种从微观到宏观非线性系统中普遍存在的内在的无规则而不确定的运动状态(包括振动、振荡、波)。对混沌的理论研究形成了现代混沌科学。中国工程院院刊专题报告[2]认为 :现代混沌科学正在工程中得到广泛应用。一门新的研究混沌实际应用及其基本理论的非线性工程学科———混沌工程学正在兴起。混沌工程学研究的热点是混沌分析技术、混沌控制技术和混沌生成技术。世界的进步从路开始 ,混沌工程学在路基压实机械中的应用 ,形成了振动压路机新技术。在非线性振动系统中 ,当系统参数满足一定条件时 ,即使在确定性输入下 ,输出亦…     

一种基于Lorenz混沌方程和DES的混合加密算法

介绍了DES加密算法和混沌加密算法的特点,在结合两者优良特性的基础上,提出了一种基于Lorenz混沌方程和DES的混合加密算法.该算法利用Lorenz混沌方程生成DES所需要的密钥,大大扩展了DES加密算法的密钥空间,同时通过C#程序实现了该加密算法,实验结果表明该算法具有可行性.     

Navier-Stokes方程中的混沌特性

基于建立的描述湍流问题的Navier-Stokes方程，忽略方程中的次要因素，利用二维傅立叶级数展开的收敛性质，对湍流方程中变量进行二维傅立叶级数展开，得到了可以描述湍流问题的混沌特性方程。该方法把湍流方程直接与Lorenz方程联系起来，大大简化了湍流方程的混沌特性求解过程。从该混沌方程出发可以对湍流的混沌特性问题进行研究。     

混沌遗传优化算法及其程序研制

为了解决传统遗传算法的早熟问题 ,首次提出了混沌移民算子 .利用混沌迭代的遍历性和内在随机性 ,通过混沌移民操作可克服传统遗传算法中的近亲繁殖问题 ,确保算法的全局收敛性 .用MATLAB语言研制了混沌遗传优化算法软件ChGA1.0 ;数值计算表明 ,该算法的全局收敛性及算法本身的鲁棒性好 ,适应于求解连续变量的无约束及有约束优化设计问题 ,具有工程实用价值 .     

经济混沌的动因与预测

经济混沌是非线性经济系统中呈现的一种貌似随机不确定现象．本文通过对经济混沌的动因分析，指出温沌是经济系统的本质特性；根据混沌的有序性，提出经济混沌预测的基本原理；给出一个甚于混沌吸引子的时间序列预测方法，指出影响预测效果的主要因素．