求解经济负荷分配的自适应混沌粒子群算法

针对电力系统经济负荷分配(economic load dispatch,ELD)这一典型的非凸、非线性的多约束优化问题,提出一种自适应混沌粒子群算法(self adaptive chaotic particle swarm optimization,SACPSO).在混沌粒子群算法(CPSO)的基础上,先利用引入变异算子和社会因子的粒子群算法进行全局搜索,再对搜索得到的先验解进行基于Tent映射的混沌细搜索(CLS),并将逆映射回的决策变量和全局最优粒子的线性组合作为CLS的搜索结果输出.通过6机组、15机组电力系统的仿真,验证了该算法的有效性.     

一种改进型差分混沌键控通信方案

基于差分混沌键控(DCSK)提出了一种新型的混沌扩频通信方案——改进型差分混沌键控(Improved-DCSK).通过在每个参考信号时隙后传送两个不共用相同参考信号的信息信号,克服了DCSK方法存在的问题,具有传输速率高、保密性好、可靠性高等优点.文中推导出新系统在加性高斯白噪声信道中传输的比特误码率(BER)公式并完成相应的仿真.结果表明,文中提出的新系统具有比DCSK更好的解码性能.     

混沌扩频序列的数字产生及其DSP实现

针对一种特定的离散时间序列——帐篷映射序列，讨论了其数字产生方法并分析相关特征．仿真结果表明，这种序列较适合于用作扩频通信系统中的扩频地址码和保密通信系统中的加密序列．最后详尽地说明了用DSP产生这种混沌序列的可行性及其实现方法．     

混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计

为提高免疫算法的求解性能,在免疫克隆选择算法中融入了混沌优化操作.分析了抗体群选择概率的重要性并给出其变化的计算式,采用抗体群的连续3代平均适应度变化率以自适应地调节抗体选择概率参数值.给出了混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计的具体步骤,运用混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法、免疫克隆选择算法以及其他文献方法对起重机结构主梁截面优化设计.结果表明:混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点.     

一种基于混沌映射的数字图像加密新算法

很多基于混沌的映射数字图像加密算法都采用了量化策略，而量化后，其映射能否保持混沌的性质仍是一个未知数。在有限精度下，其映射会产生循环或收敛于不动点，与理想的密度函数分布背道而弛；提出了一种新的基于混沌映射的加密算法，该算法不需要对轨道分布具有先验知识，所以可以选用任何一个混沌模型，这极大地扩展了算法的密码空间、大大减少了混沌映射迭代次数并能很好地利用混沌的特性；同时还引入了广义面包师分割的思想，进一步提高密钥的空间、增强算法的安全。对所提出的算法进行了安全分析，实验结果表明：该算法具有对密钥敏感、密钥空间大、加密后像素分布均匀等特点，可有效地保障加密图像的安全。     

三种控制Chua氏电路的混沌方法

用三种方法来控制Chua氏电路的混沌,并分析了三种方法的特点.首先在系统方程无量纲的前提下,取一定的系统参数和初始状态,通过计算机仿真得到系统的吸引子图和时间响应图.在系统处于混沌态时,分别使用比例微分控制,反馈控制和自适应反馈控制方法对系统的进行控制,结果表明,这三种控制方法都可以有效地将系统的混沌状态控制到稳定的周期轨道.     

基于无线传感器网络的双混沌数据加密算法建模与评价

无线传感器网络是物联网领域中典型的Ad Hoc网络,其信息安全影响物联网服务实时交互行为的存在性和唯一性,可用于实时嵌入式工业控制系统的安全度量评价。根据无线传感器网络的特性,设计了基于Logistic映射和Henon映射相结合的双混沌系统加密算法(EDC),实现对明文信息的双重加密,有效地保证了数据的安全性。通过实验证明该算法效率高,安全性强,非常适合无线传感器网络用于实时嵌入式工业控制系统的安全性建模设计和性能评价。     

一个分数阶四维超混沌系统的同步研究

本文对一个分数阶四维超混沌系统应用一步耦合法进行同步设计构造,并利用拉普拉斯终值定理从理论上证明了其同步的有效性,应用预校-估正法将分数阶系统离散化,用数值模拟仿真验证了理论分析的正确性,实现初值不同的分数阶超混沌系统的耦合同步.     

基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。     

一种基于复合混沌映射的单向Hash函数构造

基于二维Logistic映射和分段线性混沌映射,提出了一种新的Hash函数构造方法.该方法用二维Logistic映射的输出作为分段线性映射的分段参数P,再用带有参数P的分段线性混沌映射构造单向散列函数,最后对算法进行了理论分析和一系列的仿真实验.结果表明该算法所构造的单向散列函数可以满足随机性和抗碰撞性等各项性能指标要求,在数字签名和系统认证方面有着广阔的应用前景.