Adaptive synchronization of a class of chaotic systems via variable structure control

1.INTRODUCTION Synchronizationofchaoticdynamicalsystemshasre centlyattractedincreasingattentionduetoitspoten tialapplicationsinmanyfieldssuchassecurecommu nication,chemicalreactions,biologicalsystemsand informationprocessing[1～4].Someexistingsuccessfulmethodsandtechniques havebeenreviewed.Reference[2]adoptsadaptive variablestructurecontrolforchaoticsynchronization.InRef.[3],activecontrolisusedforuncertain chaoticsystemswithparametersperturbation,and synchronizationproblemofunidirectional…     

地磁场中刚体卫星的混沌运动

讨论了地球磁场中沿赤道平面圆轨道运行的非对称磁性刚体卫星的姿态运动．引入Ｄｅｐｒｉｔ变量建立系统的Ｈａｍｉｌｔｏｎ结构．利用Ｈｏｌｍｅｓ和Ｍａｒｓｄｅｎ发展了的Ｍｅｌｎｉｋｏｖ方法分析混沌存在的可能性，导出在一定的参数条件下刚体的运动为Ｓｍａｌｅ马蹄意义下混沌运动的结论．数值计算表明，混沌区域随着卫星磁矩的增加而扩大     

DSSS的PN码捕获--改进的滑动相关法

提出了一种改进的滑动相关法，该方法扩大了PN码同步和不同步情况下的积分输出差距，同时也抑制了噪声的干扰，具有很强的实用价值．通过SPW仿真，验证了本方法的可行性和优越性．     

混沌特性判别方法探讨

提出目前混沌现象判别存在的问题，利用梅尔尼科夫方法确定了混沌系统出现混沌时参数应满足的条件，给出了判据。研究表明，在一定区域内，利用此方法来判断混沌现象不失为一种行之有效的方法。     

预测准周期摄动非Hamilton可积系统混沌的解析方法(英文)

基于几何结构的分析,建立了预测准周期摄动非Hamilton可积系统混沌的解析方法。举例说明本文方法的应用。     

多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用

研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题。以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络。XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率。鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测。对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右)。该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制。     

一类金融古诺混沌模型的分析与控制

基于中国加入WTO的背景,在国有资产逐步撤离的过程中,建立了关于外商与国内金融机构同时对国有企业投资的动力学模型,将古诺模型引入了金融领域.针对这一模型超出稳定域时所出现的混沌现象,应用直线控制法,通过对控制参数的扰动,成功地实现了对混沌态的控制,进而给出了解决这类问题的可行方法.     

不同理性双寡头博弈模型的复杂性分析

在市场信息不对称的条件下,市场参与者将会采用不同的产量决策.在此假设下,本文建立了不同理性双寡头博弈模型,并对其进行了定性分析.详细探讨了系统Nash均衡点的存在性和稳定性.并数值仿真了不同的市场参数条件下的系统动态行为.研究发现寡头为了获取前期竞争优势而不断加快产量调整速度,将会导致系统的不稳定,进而使系统陷入混沌状态.     

基于改进的C-C方法的相空间重构参数选择

针对混沌时间序列相空间重构C-C方法的三点不足,提出了一种基于改进的C-C方法的确定最优时延与嵌入窗的新算法。在关联积分计算过程中引入了权衡计算精度与速度的可调参数,合理选择该参数,能在不严重损失估计精度的前提下,大大加快计算速度。在理论分析的基础上,用所提出的算法对三种混沌序列进行相空间重构,仿真结果表明该算法对最优时延的选择更准确,对最优嵌入窗的选取更可靠。