基于PSO优化LSSVM的未知模型混沌系统控制

由于混沌系统存在非线性、不确定性等特点, 常规的控制方法难以获得满意的结果. 提出一种基于PSO优化LSSVM模型参数的混沌系统控制方法. 该方法利用PSO算法的收敛速度快和全局收敛能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数, 避免了人为选择参数的盲目性, 提高了LSSVM模型的预测精度. 另外, 该方法不需要被控混沌系统的解析模型, 且当测量噪声存在情况下控制仍然有效. 仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性. 关键词： 混沌系统控制 粒子群算法 最小二乘支持向量机     

基于改进离散粒子群算法的测试优化选择

为了解决复杂系统测试性设计过程中测试选择所产生的组合爆炸问题,提出一种改进离散粒子群算法的智能方法。首先,为保证初始种群的多样性,利用混沌不重复遍历的特性初始化种群的速度和位置;其次,根据启发式规则和罚函数的方法计算粒子适应度,使算法具有良好的搜索性能;最后,通过采用自适应调整策略的惯性权重,使粒子易于跳出局部最优解,找到最优解。通过仿真实例验证了本文方法的有效性,优化结果满足系统各项测试性指标要求,可为复杂系统的测试优化选择提供有效指导。     

基于离散粒子群算法的频率选择表面优化设计研究

为了解决大角度照射下的单侧介质加载的频率选择表面(frequency selective surfaces,FSS)通带高透过率和阻带高反射率要求之间的矛盾,本文采用离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization,DPSO)优化设计FSS的周期间隔和图形几何尺寸等多个参数,在通带高透过率和阻带高反射率要求之间寻求一个最优的折衷的设计目标.仿真与试验表明:在TE电波70?照射下,采用DPSO优化出的一个半波壁厚电介质加载的密集型Y环孔径结构,其通带透过率达到80%,阻带透过率低于30%,从而为大角度照射下的天线罩提供一种优良FSS设计结果,并为解决FSS通带高透过率和阻带高反射率要求之间的矛盾提供理论指导.     

基于PSO的测距模型参数估计三维定位算法

节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一;针对粒子群优化(PSO)定位方法的定位精度依赖于测距模型参数与实际值的符合程度,在接收信号强度指示(RSSI)测距模型的基础上,提出一种测距模型参数估计的三维定位算法;该方法无需计算距离,将未知节点的位置和RSSI测距参数作为自变量,以信号强度误差为目标函数,采用粒子群优化算法估算未知节点坐标;仿真结果表明所提算法不依赖于测距模型参数的选取,并取得了理想的定位精度。     

基于PSO算法的RoboCup2D机器人研究

对机器人体系结构、动作学习及行为的组织方式进行了研究,以演化计算为基本方法,以RoboCup2D为平台,设计了基于PSO算法的足球机器人的体系结构,解决感知、动作、和规划问题;在训练环境下,形成感知规则,优化感知相关参数,得到对信息高效快速的感知方法,并根据指定的粒度、功能、参数,对RoboCup2D机器人的原子动作进行了组合优化,得到一组带参数和执行效果描述的粒子动作;最后在赛场环境和任务驱动下,搜索粒子动作并进行组织规划,得到完成特定任务的机器人行为;RoboCup2D仿真实验表明,演化计算方法不仅能利用原子动作进行组合优化,得到适应于不同条件的粒子动作,而且能通过其在线搜索粒子动作,动态组成机器人行为;基于演化计算的足球机器人能更好地完成跑位、截球、带球、传球等任务,具有更强的适应性。     

基于改进离散差分进化算法的测试选择

针对武器装备系统的测试选择问题,首次提出利用基于混合策略的离散差分进化算法(MD-DDE)进行测试选择;重新定义种群中个体的含义,根据其容易陷入早熟的特点,引入自适应变化的缩放因子和交叉因子;采用混合差分策略,进一步平衡了算法的全局寻优和收敛速度的矛盾;在选择操作的基础上突出了优先级的特点,使结果更具应用价值;通过实例和离散粒子群算法进行了对比,验证了该算法的有效性。     

基于改进的PSO优化SVM火灾火焰识别算法研究

针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法;首先在YCrCb颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别;算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法;仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法     

基于混合群智能优化算法的混沌系统参数估计

混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题,通过构造一个合理的适应度函数,可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进,有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上,讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略,实现两个算法的协同进化,进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点.     

基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识问题, 在基本群智能算法粒子群优化算法的基础上, 提出量子粒子群算法, 测试函数证明了算法具有良好的全局优化能力. 进而将其应用于混沌系统参数辨识问题, 将参数辨识问题转化为多维函数空间上的优化问题. 通过对平衡板热对流典型混沌系统Lorenz系统进行研究, 并与基本算法和遗传算法比较. 仿真实验证明, 算法的有效性, 对混沌理论的发展有着非常重要的意义. 关键词： 量子粒子群算法 混沌系统 系统辨识     

Modeling of Neurodegenerative Diseases Using Discrete Chaotic Systems

Parkinson's and Huntington's diseases are two of the most common neurodegenerative disorders.Tremor, muscle stiffness, and slowness of movement are symptoms of Parkinson's disease. The symptoms of Huntington's disease are severe reduction in muscle control, emotional disturbance, and pathological disorders in brain cells.These diseases are caused by destruction of the cells that secrete a substance called dopamine. In this paper,a new discrete chaotic system is introduced,which can mimic the brain's behavior for neurodegenerative diseases such as Parkinson,Huntington, and Hypokinesia. This system is described based on the similarity between the brain's behavior in normal and abnormal conditions and the chaotic systems. Bifurcation analysis is carried out with respect to different parameters, providing full spectrum of the behavior for different parameter values.Our results can be used to mathematically study the mechanisms behind these diseases.     

Bi-directional Secure Communication Based on Discrete Chaotic Synchronization

Discrete chaotic systems are used for bi-directional secure communication. Both sides of communication keep sending signals to achieve their synchronization, and then recover the messages. However, the third side without keys cannot get useful information. Known-plaintext attack is also engaged to analyze this method, and the simulation results show that the proposed method can reach high security performance.     

An Encryption Scheme Based on Discrete Quantum Map and Continuous Chaotic System

International Journal of Theoretical Physics - Chaotic encryption is a growing field for competently shielding visual data. As well as quantum encryption and substitution also play a significant...     

Image Security Based on Three-Dimensional Chaotic System and Random Dynamic Selection

Image encryption based on a chaos system can effectively protect the privacy of digital images. It is said that a 3D chaotic system has a larger parameter range, better unpredictability and more complex behavior compared to low-dimension chaotic systems. Motivated by this fact, we propose a new image cryptosystem that makes use of a 3D chaotic system. There are three main steps in our scheme. In the first step, the chaotic system uses the hash value of the plaintext image to generate three sequences. In step two, one of the sequences is used to dynamically select confusion and diffusion methods, where confusion and diffusion have three algorithms, respectively, and will produce 3²ⁿ (n > 100) combinations for encryption. In step three, the image is divided into hundreds of overlapping subblocks, along with the other two sequences, and each block is encrypted in the confusion and diffusion process. Information entropy, NPCR, UACI results and various security analysis results show that the algorithm has a better security performance than existing, similar algorithms, and can better resist clipping, noise, statistical analysis and other attacks.     

Cryptanalysis of a New Chaotic Image Encryption Technique Based on Multiple Discrete Dynamical Maps

Recently, a new chaotic image encryption technique was proposed based on multiple discrete dynamic maps. The authors claim that the scheme can provide excellent privacy for traditional digital images. However, in order to minimize the computational cost, the encryption scheme adopts one-round encryption and a traditional permutation–diffusion structure. Through cryptanalysis, there is no strong correlation between the key and the plain image, which leads to the collapse of cryptosystem. Based on this, two methods of chosen-plaintext attacks are proposed in this paper. The two methods require 3 pairs and 258 pairs of plain and cipher images, respectively, to break the original encryption system. The simulation results show the effectiveness of the two schemes.     

基于CART回归树的LIBS特征变量选择方法研究

激光诱导击穿光谱技术(LIBS)用于检测时,由于谱线多且复杂,存在许多冗余的信息,这些都会对定量分析造成影响.因此,提取有效的特征变量在LIBS的定量分析中具有非常重要的意义.对CaCl2溶液中的Ca元素进行光谱特征选择方法分析,对比单变量模型、偏最小二乘回归和CART回归树定标模型的准确度和稳定性.针对水体表面的波动...     

Stabilizing of Two-Dimensional Discrete Lorenz Chaotic System and Three-Dimensional Discrete RSssler Hyperchaotic System

A method is used to stabilize the unstable discrete system： two-dimensional discrete Lorenz system and threedimensional discrete Fossler system.     

基于离散萤火虫算法的近红外波长优选方法研究

近红外光谱数据量大,需要进行压缩,以降低建立光谱校正模型的计算复杂度,提高模型精度和稳健性。为此,提出了一种基于离散萤火虫算法(discrete firefly algorithm)的近红外光谱波长变量筛选方法。首先采用蒙特卡罗方法剔除异常值,并应用Kennard-Stone法进行校正样本的选择。对通用萤火虫算法进行离散化处理,改进了吸引度的自适应公式,在移动公式中增加了牵引权重,以适应离散化处理的影响和优化算法,并在离散萤火虫算法中加入精英保留策略,加快算法的收敛速度。实验中找到DFA算法中的各项参数中的最佳值。通过离散萤火虫算法优选波长变量,建立发酵液中丁二酸含量的近红外光谱偏最小二乘回归(partial least squares regression)校正模型。与标准遗传算法(genetic algorithm)优选波长方法进行了比较。结果显示,基于离散萤火虫算法的波长优选方法所建立的PLS校正模型,其校正集的相关系数(R2_c)为0.986,RMSEC为0.409,预测集的相关系数(R2_p)为0.969,RMSEP为0.458,模型稳健性和精度都要优于全光谱建模以及遗传算法波长优选方法。显示了DFA在近红外光谱数据筛选方面的优越性。