基于组合神经网络的雷达弱信号检测

本文提出了一种基于组合RBF神经网络与混沌理论的弱目标检测算法。运用RBF神经网络的特点,将非线性预测模型的建立归结为预测误差的最小化问题,再对误差的控制建立合适的非线性预测模型。经仿真研究表明了所提出算法的可行性和有效性。     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

市场经济体制下城市土地利用规划的弹性控制

市场经济体制下，多变的市场需求需要灵活的土地性质要求来适应．通过对城市规划中，对土地利用控制思路演化的分析，阐述了在市场经济主导城市其他活动的现实情况下，土地利用规划必须顺应这一潮流，变刚性控制为弹性控制，从而最大限度地挖掘土地的价值．     

基于时空混沌保密通信的研究

提出基于时空混沌序列的保密通信方法，提出了一种用时空混沌模型产生扩频地址码的方法，讨论了驱动序列的选择方法与原则，分析了其耦合同步特性，给出了一种具体的通信系统模型。实验结果表明：此模型具有较高的保密特性和较强的同步能力，并且易于实现。另外，只用很少的几路离散混沌序列作为同步序列就可传输多路信息，有效地提高了系统的信息传输效率。     

基于相空间投影技术的舰船目标信号降噪处理

由于很多混沌信号具有较宽的频谱成分，致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性。线性滤波器非但不能有效地抑制混沌信号中的噪声，相反，还可能会使混沌信号失真。文中利用相空间投影技术对具有混沌特征的时间序列进行降噪处理，并将其应用于舰船目标噪声信号的降噪分析中，结果证实了所提方法的可行性和有效性。     

论自组织临界性与复杂系统的演化行为

本文在自组织理论群的大背景之下考察了自组织临界性概念提出的理论背景以及它和混沌、复杂适应系统这两个概念之间的区别与联系,并指出自组织临界状态是继人类的科学认识发现静止稳态、随机状态、混沌状态之后的又一种新的状态发现,从而深化了对复杂系统的演化行为模式的认识和描述.     

一种混沌密码体制的实现

混沌密码是一种基于混沌理论的全新的密码体制，相对于当前常用的对称密码体制而言它具有极高强度的安全性，是当前密码学领域的一个研究热点．提出了一种实用的混沌密码体制的实现方法．     

经典物理学与社会进步

科学作为革命的力量，对社会的进步发挥了重要的作用，物理学是自然科学和工程技术的基础之一，经典物理学的建立和完善曾经大大促进了社会的发展，日心说的提出，力学、热学、电磁理论的建立，不仅对人类的整个思想文化产生了历史性的影响，而且为推动产业革命和电气技术革命起到了关键性的作用．     

拟周期强迫Morse振子的长范围混沌

该文定性研究了拟周期强迫Morse振子的动力学性质，该模型是描述分子在外部拟周期电磁作用下分裂的一个经典模型．通过引进著名的McGeHee变换，并应用拟周期扰动的广义Melnikov方法，证明了该系统存在Smale马蹄意义下的混沌．所得的结果为以前的数值结果提供了一个解析证实．     

低频周期驱动八极形变的经典混沌现象

求解了粒子在扁椭球谐振子附加低频周期驱动八极形变势场中运动时的哈密顿正则方程．通过粒子在相空间的轨道运动，z方向的功率谱以及粒子的经典能量随时间的演化等分析，发现低频驱动八极形变加剧了系统的非线性：粒子的运动比无驱动时更容易趋向混沌，频谱更复杂，能量的大小变化也呈现多种形式．