一类非线性混沌动力系统分析

根据混沌动力系统的稳定性理论,通过引入广义李雅普诺夫函数,研究了一类广义大气混沌动力系统的全局指数吸引集与最终界,并给出了相应的Matlab仿真。研究结果可为研究大气混沌动力系统的运动提供理论依据,也可用于研究该混沌动力系统的混沌控制和同步。     

一类大气混沌模型的动力学分析及数值仿真

基于已有文献以及微分方程与动力系统的基本理论与方法,采用解析方法推导了一类大气混沌模型的全局吸引域和最终界,并对此模型进行了仿真.数值仿真表明了理论分析结果的正确性.研究结果可为该混沌系统的工程应用和电路设计提供一定的理论依据.     

一类四维连续动力系统的动力学研究

基于动力系统的基本理论,研究了超混沌系统的平衡点、不变集、吸引集等问题.对任意正参数,得到了该混沌系统吸引集统一的数学表达式.并利用各吸引集的交集得到了该混沌系统吸引集的更精确估计.     

一个新的四维超混沌系统及其分析

为了产生更复杂的超混沌信号用于混沌保密通信,构造了一个新的四维超混沌系统.利用理论分析和数值仿真手段,详细地分析了该系统平衡点的性质、吸引子的相图、时间响应、功率谱、分岔图和Lyapunov指数谱等基本动力学特性.结果分析表明,新的四维系统随着典型参数的变化呈现周期、拟周期、混沌及超混沌动力学的行为.     

一个新的非线性系统及其超混沌控制

为产生复杂的超混沌吸引子,对经典的Lü系统变形,引入一个非线性状态反馈控制器,构造了一个新的四维非线性系统,并对系统的基本动力学特性进行了简要研究,得到系统的吸引子、分岔图和Lyapunov指数谱及分数维数,系统随新引入的参数变化呈现周期、拟周期、混沌及超混沌动力学行为.利用系统单变量的比例微分反馈控制法,抑制了该系统的超混沌运动,理论分析和计算机模拟结果表明了该方法的有效性和正确性.     

分数阶统一混沌系统的耦合同步研究

分数阶混沌系统的同步是非线性科学的研究热点.由于目前研究分数阶混沌同步方法还很少,作者研究了基于相互耦合的分数阶统一混沌系统同步方法.根据Lyapunov稳定性理论和Gerschgorin定理推导出了整数阶混沌系统耦合同步定理,将整数阶同步理论扩展到分数阶混沌系统,利用整数阶统一系统同步条件结合仿真方法来确定耦合系数,进而实现分数阶统一混沌系统耦合同步.研究表明,根据整数阶同步理论研究分数阶混沌系统同步的方法是一种有效的分析方法,分数阶统一混沌系统可通过相互耦合方法达到同步.     

物理摆的多吸引子混沌状态实现与理论模拟

本文首先利用一个物理摆实现了多吸引子混沌现象,并对产生混沌的关键因素及相图进行了分析,然后从力学原理出发用计算机对该系统进行了,得到了与实验相图符合得很好的理论模拟相图,并在模拟相图中验证了混沌对初始状态的敏感性。     

一个新的自治混沌系统及其电路实现

在Lü系统的基础上提出了一个新的三维自治混沌系统,并对系统的基本动力学特性进行了深入的分析,利用数值分析软件MATLAB给出了系统的相轨迹图、分岔图、Lyapunov指数谱等.结果研究表明,系统具有丰富的非线性动力学行为.根据非线性电路的基本理论,把新的三维自治混沌系统的数学模型转化为电路方程,构造出符合新混沌系统的非线性电路.利用电路仿真软件Multisim对非线性电路进行了仿真实验,仿真结果证实了该非线性混沌系统电路在物理上的可实现性.     

一类金融混沌系统的同步控制

针对一类金融混沌系统,提出了一种非线性的同步控制方法.理论分析和数值仿真的结果均证明了方法的可行性,并且对初值不同的金融系统也能实现同步.此方法同样能用来实现一般的金融混沌系统的同步控制.     

基于分段Logistic混沌映射的单向Hash函数

提出了一种基于循环迭代结构的明文消息分段Hash函数算法.该算法以明文消息和初始密钥作为混沌系统的初始条件,通过迭代计算过程中包含的循环移位操作保证了所给算法具有单向Hash函数的不可逆性、防伪造性以及初值敏感性等特点.为了有效改进基于混沌系统的单向Hash函数的安全性能,本文构造了一种分段非线性混沌映射:分段Logistic混沌映射.实验结果表明,基于分段Logistic混沌映射的Hash函数具有良好的单向性、弱碰撞性等性能.     

混沌神经网络的信息搜索

混沌神经网络具有动态联想记忆功能，但其动态联想记忆是在网络的混沌运动中实现的，记忆状态为连续改变的非周期行为，不能稳定在某个已存储的模式上，因而混沌神经网络的信息搜索成为一个难点，本文通过在部分神经元上施加合适的控制量进行钉扎控制，改变混沌神经网络的动力学特性，计算机仿真实验表明，在钉扎控制作用期间，混沌神经网络的输出能稳定地收敛于网络的存储的模式上，从而实现了混沌神经网络的信息搜索。     

相对阈值耦合的混沌神经元同步研究

提出了混沌控制的相对阈值耦合方法,并将该方法用于混沌神经元团簇的控制上.仿真结果表明,混沌神经元团簇输出表现出显著的聚类性,相对阈值耦合方法中神经元的状态只与相邻的神经元有关,耦合的阈值和弛豫时间对控制结果有影响,阈值越小,达到同步的时间越短,弛豫时间越长,神经元聚类性越明显.     

混沌神经网络的延时反馈控制

提出了一种适合于混沌神经网络的混沌控制方法,延时反馈控制方法,其目的是将混沌神经网络的丰富动力学特性应用于联想记忆、信息检索、组合优化、模式识别、数据压缩等智能信息处理中.利用本文提出的控制方法,对混沌神经网络进行控制,被控网络能收敛于与初始状态相关的记忆模式和反相模式的二周期状态上,从而实现了记忆搜索、模式识别的功能.     

线性力学与非线性力学

最基本的物理规律——量子力学是线性的。然而,线性方程中的算子极可能是非线性的.除了理想情况下的无相互作用外,所有物体之间的相互作用在数学上均表现为非线性。非线性是一切复杂现象的共性,是描述复杂系统行为特性的有力方法,是研究轨道不稳定系统动力学演变的根本方法。因此,非线性研究有普遍意义。     

HH模型阈值特性分析及参数空间拟合

通过寻求HH(Hodgkin-Huxley)模型中参数的变化与阈值变化之间的关系,得到神经元的阈值特性.首先,根据神经元阈下离子通道的特性来对四维HH模型做一定的简化,使所得到的二维简化模型保持原有四维HH模型的阈值特性.然后,用相平面法来对简化模型的阈值特性进行定性分析,给出了参数变化与二维简化模型中的鞍点电压值变化之间的关系.最后,把四维HH模型的数值仿真结果与相平面分析结果进行对照,发现可用鞍点附近动力学特性来反映阈值特性.在定性上,这是一种寻求参数变化与阈值变化关系的方法,也是分析阈值下参数空间的手段.     

混沌神经网络的Lyapunov指数与混沌区域

混沌神经网络有望用于诸如组合优化、信息搜索、模式识别等信息处理中.在Aihara等人依据生物学实验提出的混沌神经网络模型基础上,提出了混沌神经网络的最大Lyapunov指数的一种算法,通过最大Lyapunov指数的计算,研究神经网络的混沌区域以及参数对混沌区域的影响,这对混沌神经网络的混沌特性的研究及其混沌控制是十分有益的.     

基于MATLAB利用充分统计量法对含有高斯白噪声二元信号检测的仿真

运用充分统计量法所述理论,可将观测空间由无限压缩至有限,当信号受到高斯白噪声的干扰时可用充分统计量表示被观测量的全部信息并检测出确知信号.基于M ATLAB在S IMUL INK模块库下建立检测过程仿真模型,运算出的充分统计量与门限值相比较得到检测结果,这种方法可推广到多元信号检测.