一类动态SEIS模型的Hopf分岔及混沌

建立了一类人口动态变化的SEIS模型,运用Hurwitz判据得到了平衡点的渐近稳定条件,证明了所建系统产生Hopf分岔、极限环和混沌。     

遗传算法在经济混沌组合预测中的应用

经济混沌是由确定性的经济系统产生具有随机性的动态行为。虽然经济系统产生的时间序列不具有长期预测性，但在短期内可有较为精确的预测，可以为其建立确定性的预测模型。为了探求经济时间序列中的混沌特性，文中在Wolf提出的相空间重构的基础上，提出了一种基于遗传算法的经济混沌组合预测方法，在该方法中采用自适应并行遗传算法确定组合模型中权系数，这样可以较好地解决传统经济混沌预测大多数都是使用单一模型以至影响了观测精度等问题，最后以实例检验了提出的算法。     

用改进的噪声混沌神经网络模型求解组合优化问题

混沌模拟退火方法（CSA）在解决组合优化问题时有很强的搜索能力。其中系数α代表能量函数对动态性的影响，α太大，能量函数影响太强，以至于无法得到暂态混沌现象，α太小，能量函数的影响太弱，从而无法收敛到最优解。提出了一种自适应参数动态调整方法，随着能量函数的逐渐减小，通过加大α，保持能量函数在整个搜索过程中对搜索动态性保持一定的影响，从而加快搜索速度，同时保持搜索的精度。计算机仿真结果表明，在保持和增强搜索能力的同时，文中动态参数算法所用时间与现有的算法相比可以减少20％－50％。     

中间多比特量化混沌扩频序列及其性能分析

利用伪随机数生成技术,提出了一种具有较好独立性与相关性的新的混沌序列中间多比特量化方案·研究了中间多比特量化方案产生扩频序列的平衡性和奇、偶相关性等与扩频系统性能相关的因素·仿真结果表明该方案在保持扩频序列性能不变的同时减少了序列生成的运算量,扩展了扩频序列周期,增加了序列的复杂度,有利于提高扩频通信系统的安全性·     

采用时空混沌耦合映象格子产生混沌扩频序列

利用耦合映象格子这一具体的时空混沌模型来产生混沌扩频序列，研究了产生混沌扩频序列的方法，并对序列特性进行了分析，结果证明产生出来的序列扩频特性性能良好，可以应用于扩频通信系统。     

应用Elman神经网络的混沌时间序列预测

利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示 Elman网络对混沌时间序列预测的良好特性     

逆极限空间的转移映射

证明了关于X的逆极限空间的转移映射具有下列结论：（1）若f是连续射，则f具有Korner性质的充要条件是转移映射具有Korner性质；（2）f在其测度中心上是Li-Yorke混沌的当且仅当转移映射在其测度中心上是Li-Torke混沌的，对Devaney混沌也如此。     

薄随机层泵阿诺扩散理论

用解析和数值方法研究了薄随机泵层的阿诺扩散系数,与厚随机泵层类似,当各种参数较小时,解析和数值计算两种方法结果相符合,而参数较大时出现了差异,同时分析了解析理论不适用的原因。     

BVP模型中通向混沌的阵发道路

本文运用数值计算的方法研究了包含周期刺激项Acos(ω_0t)的BVP(Bonhoeffer-van der Pol)模型随控制参数ω_0变化出现的分岔、混沌和阵发混沌.结果表明,受环境周期性变化的影响,在适当的条件下,一类可兴奋细胞系统表现出的复杂的电生理活动是与混沌行为密切相关的.