基于滑膜控制和SAFNN的鲁棒混沌同步

针对带有干扰的混沌系统,进行了基于自组织自适应模糊神经网络(SAFNN)的同步控制器的设计,采用基于聚类划分的模糊神经网络,推导出模糊神经网络参数在线更新算法,并设计了神经网络结构自适应算法,从隶属度函数的生长、模糊规则的分裂和模糊规则的修剪三个方面动态调整模糊神经网络结构,摒弃了常规的试错法来调整系统的结构和参数,以便更好地满足对计算负荷和控制性能的要求,实现两者之间的平衡;最后结合滑模控制器和鲁棒控制器,对带有干扰的混沌系统进行同步控制仿真,仿真结果表明该方法有效。     

一种基于混沌的优化算法

将混沌变量与梯度法相结合,提出了一种基于混沌的优化算法,该算法具有搜索全局最优解的能力。     

开流系统的时空周期脉冲控制

提出了分别利用时间和空间的周期脉冲扰动,实现开流系统时空混沌控制的方法。通过数据模拟,其中空周期脉方法能使系统稳定到预期空间周期态上;时间周脉冲方法则能实现系统时间周期空间不动点和空间准周期的控制。     

颞下颌关节音的分形分析

颞下颌关节（ＴＭＪ）是人体最复杂的关节之一,有着复杂的生理功能。颞下颌关节音（颚开合时ＴＭＪ产生的声音）含有丰富的有关ＴＭＪ状态的信息,本文利用非线性动力学的混沌与分形理论对健康人和颞下颌关节内紊乱（ＴＭＪＩＤ）患者的颞下颌关节音信号进行了分析。结果表明,鄂开合时ＴＭＪ产生的振动是一种复杂的混沌振动,由此产生的颞下颌关节音信号具有分形结构,其维数为分数,且健康人颞下颌关节音信号的相关维数值明显高于     

MLC电路的混合混沌信号耦合同步方法及同步条件

利用混合混沌信号的单向耦合方法,研究了MLC(Murali-Lakshmanan-Chua)电路混沌同步问题;基于Lyapunov稳定性理论,分析并给出了MLC电路混沌同步的一个充分条件     

苏州河水质模型的研究

本文在分析了苏州河水污染特点后,提出二种适合于潮汐河流的水质模型.该模型由DO-CBOD-NBOD等成分组成,并考虑到平流输运、物质分散、碳化耗氧、硝化耗氧、吸附沉降、大气复氧和底质耗氧等几项作用.并用河流实测资料率定各项参数,从而建立各参数的计算公式.经模型验证,本模型基本上满足了水质规划的需要,唯有些问题尚须作深入的研究.     

改进混沌优化及其在非线性约束化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法－混沌优化,并在此基础上提出改进的混沌优化,它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非生约束优化问题,仿真结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度 、收敛速度和不靠性较高,满足约束的效果较好,是解优化问题的有产方法。     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

永磁同步电动机的混沌和稳定性研究

建立了永磁同步电动机的混沌模型,基于该模型,研究了三种工作状态下永磁同步电动机的稳定性,获得了每一种工作状态下永磁同步电动机的出现霍夫分叉和混沌的条件,理论分析和相应的仿真结果证明,永磁同步电动机在同步速度附近运动存在不稳定和混沌的运动。