洛沦兹混沌系统的实验验证

分析了洛沦兹混沌系统的基本原理,详细阐述了在电路上实现的方法,通过MATLAB中计算模拟、EWB电子电路仿真、硬件实验结果三者相比较,取得了一致的结果,因此证实了此方法的可行性.这种电路设计方法可以推广到类似的混沌系统的电路设计.     

神经网络自适应控制器设计

对前馈神经网络用于动态系统的辨识、自适应控制进行了分析和数学推导，给出了自适应神经网络控制器的设计方法．最后通过仿真实例进行了说明．     

混沌反控制在心脏病治疗中的应用

正常的心脏中出现的混沌、心率过速与心肌组织中出现螺旋波有关,研究了一种七维心脏-血液耦合动力系统模型.首先通过线性负反馈对系统的参数进行了辨析,基于混沌反控制方法,使非混沌的心脏系统混沌特性加强,计算了系统输出信号的Lyapunov指数,为反馈信号幅度提供依据.数值计算模拟表明该方法的可行性,希望可以为心脏病的治疗和修复提供帮助信息.     

An Improved S-Random Interleaver Design for Turbo Code Based on Chaos Model

A new method to design interleaver based on Henon chaos model is presented. The designed interleaver is with rather random behavior. Experimental results show that the proposed S-henon interleaver make a magnitude of im provement in bit error rate （BER） performance by 0.4 dB compared with the S-random interleaver for AWGN channel respectively. The S-henon interleaver may be adapted to 3G mobile communication systems.     

神经网络在成组技术方面的应用

阐述了成组技术及其在高级制造技术中的作用，在此基础上描述了神经网络在零件编码分类系统中的应用以及用神经网络设计制造单元的方法。     

异步DS-CDMA最优混沌序列集的性能分析

为了获得异步DS—CDMA系统的最优扩谱序列，给出了一套用来选取混沌二值序列的优化准则。基于这一优化准则，我们从Chebyshev映射生成的混沌序列中选取并构造出最优混沌二值序列集合。利用该集合作为异步DS-CDMA系统的扩谱序列，所得到的系统仿真结果符合最优扩谱序列的理论分析值，因此可以被认为是异步DS-CDMA系统的一个最优扩谱序列集合。     

统计模式识别的研究

模式识别的基本目标就是在有监督和无监督的情况下进行分类,在模式识别的各种模型中,基于统计的方法已经被广泛的研究并应用于实际.一些新的技术和方法的引入（神经网络和支持向量机方法）也促进了该领域发展,文章研究了基于统计的模式识别的进展情况,给出了模式识别的概念、原理、方法并对各种方法进行了相关的评述.     

机械臂系统混沌运动的数值分析

以双柔性机械臂系统为例，分析了这系统的非线性动力学特征——混沌运动，探索这些定性特征，对于研究多体系统动力学行为，有着非常重要的意义。     

基于神经网络的无刷直流电机预测控制的仿真研究

在无刷直流电动机高性能速度跟踪系统中，由于PI控制的滞后性，无法根据未来动态行为产生较为理想的PWM波形。针对PWM发生器一无刷直流电动机系统，提出基于神经网络的PWM预测控制方法。采用离线训练和在线修正的方法，通过对PWM发生器-无刷直流电动机系统动态行为的在线估计，建立了系统的神经网络模型。最优控制器根据神经网络模型的输入、输出响应产生合适的PWM波形。在Matlab／Simulink环境建立了模型并进行了仿真，结果表明，较之PI控制器，神经网络预测控制具有更好的动态响应性能。     

He—Ne激光器的非稳定性研究：一个简化理论模型

本文从简化的激光方程出发，引入周期调制，建立－理论模型。数值计算表明，在某一参数范围内，发现方程中存在倍周期分周序列至混沌，理论与实验符合较好。