参数不确定的Liu混沌系统的自适应控制

研究了新型混沌系统——L iu系统的动力学行为和自适应控制问题.首先选择原系统的一部分作为子系统,在低维空间上具体分析这个系统的动力学行为,然后基于子系统分析整个系统的动力学行为.根据Lyapunov稳定性理论方法构造一个新的自适应控制器,给出了控制器及未知参数的自适应律解析式,使得全部未知参数识别和系统的控制同时取得,方法简单,控制效果好.数值模拟证明了该方法的可行性和有效性.     

一类时滞混沌神经网络的全局渐近同步

应用驱动—响应同步方法,研究了一类时滞混沌神经网络的全局渐近同步问题.基于分散控制策略,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了保证两个具有相同结构但初始条件不相同的时滞混沌神经网络全局渐近同步的控制律设计方法.所得到的控制律不仅易于实现,而且具有高可靠性等特点,克服了传统的集中控制的不足.仿真示例验证了该方法的有效性.     

基于改进PSO算法的连铸二冷过程优化仿真

连铸小方坯二冷过程优化是在实现二维传热建模和数值求解的基础完成的。冶金准则的多目标性,模型数值离散化大的计算量以及凝固相变存在引起模型求解的非线性,导致传统优化方法搜索效率低下。采用粒子群算法优化连铸二冷过程。为加强局部搜索能力,引入混沌序列对陷入局部极小点的惰性粒子重新初始化,在迭代中产生局部最优解的邻域点,帮助惰性粒子逃离束缚并且快速搜寻到最优解。仿真结果表明,改进的PSO算法有更好的搜索效率,取得了较好的效果。     

Ability to detect weak effective seismic signals by utilizing chaotic vibrator system

Taking the advantage of CVS (Chaotic Vibrator System) sensitivity of large-scale periodic phase-state response to quasi-periodic or periodic signals,a series of numerical experiments were made to understand the ability of CVS to detect weak effective seismic signals in the common-shot seismic record distorted by strong stochastic noise. The re-sults demonstrate that the large-scale periodic phase-states of CVS are correlated with the signal composition of the quasi-periodic wavelet sequence constructing from horizontal moveout of seismic events,noise strength and the noise distortion de-gree to signal. For the same kind of events,the higher the noise distortion degree is,the lower the detectable SNR can be reached by CVS. For seismic data with the same noise distortion degree,the closer the scanning seismic velocity (the trial moveout ve-locity) approaches to the accurate velocity,the higher the detectable SNR can be reached by CVS. More-over,the truncating scanning velocities form an asymmetric belt,which indirectly makes CVS achieve a large-scale periodic phase-state and then the ratio of wavelet distortion coefficients in events can be a biggish variable scope.     

基于模拟电感的多涡卷混沌电路实验研究

在蔡氏电路中,利用模拟电感电路代替实际电感,进行了混沌及多涡卷混沌吸引子实验研究,在示波器上观察到了较好的波形.实验表明,将模拟电感应用在振荡电路中,电路不但容易起振,而且参数调节非常方便.     

SCH量子阱激光器的混沌同步通信研究

首先对光电子反馈及光电子注入式SCH量子阱激光器的混沌动力学行为进行了研究,然后采用光电子反馈及光电子注入式SCH量子阱激光器分别作为发射系统和接收系统进行混沌同步及同步通信的数值模拟研究.理论及数值模拟研究表明,利用SCH量子阱激光器进行混沌同步通信,可取得良好的通信效果.另外,采用本激光系统进行通信,有利于克服其他系统只能传输小信号的问题.     

树映射的若干动力性质研究

讨论了周期点为闭集的树映射的特征,连续树映射的混沌集与不变概率测度的关系,以及树映射拓扑熵为零的几个必要条件,所得结论推广了区间上的相应结果.     

一种基于小波网络的混沌时间序列判定

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定-预测算法.     

基于RBF网络的混沌动力系统辨识

提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识，设计了一个三层RBF网络结构，仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型，通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能，同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明，该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统，准确地体现原混沌系统的动力学特性。     

传统扩频与混沌扩频的CDMA系统在Rappaport Indoor信道下的性能比较

 对Logistic映射的混沌序列作为扩频序列构成的混沌扩频CDMA系统与传统的m序列扩频CDMA系统进行了对比研究,并且对其二者在Rappaport Indoor信道下的性能在SPW上进行了仿真、分析,具有重要实际意义.