基于最大Lyapunov指数改进算法的交通流混沌判别

提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法．该算法首先用关联积分法（C-C方法）和Cao方法确定重构相空间的两个重要参数：嵌入维数m和延迟时间，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数．这种算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性，并且能够避免Wolf方法的局限性．应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流和实测交通流的时间序列进行了混沌判别，结果表明，基于跟驰模型的仿真交通流和实际交通流中存在混沌现象，最大Lyapunov指数改进算法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法．     

运输问题原设—对偶算法的一个改进

本文对运输问题的原设－对偶算法运用推拉流思想进行改进，得到一个拟多项式时问算法。该算法使用的数据结构简单，运行时间界为Ｏ（Ｕｎ（ｍ＋ｎ）＾３），其中ｍ的产地数目，ｎ为销地数目，Ｕ表示整体等运量。     

DS—CDMA系统的最佳混沌序列研究

针对基于混沌映射产生DS－CDMA系统的扩频序列展开研究,在给出基于混沌的DS－CDMA系统模型的基础上,重点研究了使多址干扰MAI最小的最佳混沌扩频序列,提供了基于Chebyshev映射产生最佳混沌扩频序列的设计实现方法,最后针对有限精度条件下产生最佳混沌扩频序进行了讨论和计算机实验验证。     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

利用混沌引导种群进化的多维实数编码遗传算法

提出了一种新的混合遗传算法,它对优化对象进行多维实数编码,利用混沌引导种群进化,仿真结果表明,该算法不公能在生意境遇人搜索到高精度的全局最优解,而且具有良好的稳定性。     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

混沌鲸鱼优化算法及其 在有限元模型修正中的应用

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.     

位错动力学和固体湍流

研究了外场作用下，位错的非线性动力学，导出了混沌的阈值，讨论了系统的级联分叉以及通向混沌的途径，并在参数平面δ／ａ－Ω上，给出了系统的混沌区和非混沌区。     

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

维格纳-威利分布算法研究及应用

介绍了一种利用FFT计算维格纳－威利（WVD）的算法。针对WVD二次时频分布数值计算的复杂性和计算量大的特点，提出了一种抽样算法。它在不改变采样频率的情况下，增加了处理数据的长度。在同样数据长度下，大大缩短计算时间。并用该算法对时变正弦信号和处理铁窗关闭声进行了时频联合分析，得到了满意的效果。     

基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

基于相空间重构的短时交通流分形研究

应用基于混沌与分形理论的相空间重构技术对短期交通流量变化时间序列的分形特征进行了研究，通过G-P算法在MATLAB中的实现，求解出交通流量变化时间序列的关联维数，最后对实际采集数据进行了实例分析。     

一个基于段的体涂塑切割算法

在三维图象重建中采和对象段数据结构，可以使体数据集占用的存储空间显著减少。针对这种数据结构，本文提出一种段切割（ＳＥＧＭＥＮＴ－ＣＵＴ）算法，可以实现对体数据集进行任意复杂形状的切割。这种算法基于一个由切割段表达的切割查找表，避免了对切割边界面的冗余计算，并且直接在涂塑过程中调用。     

基于混沌变异粒子群优化算法的图像稀疏分解

提出了基于改进的粒子群优化（PSO）算法的匹配追踪算法,用于快速图像稀疏分解．改进的PSO算法利用尺度收缩混沌变异的精细局部搜索性能,使稀疏分解的匹配追踪算法具有良好的全局寻优能力,提高了稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和准确度．用二维墨西哥草帽函数作为冗余字典的生成函数,以增强对图像边缘和轮廓的表达能力．仿真结果表明,用提出的算法实现图像稀疏分解比用遗传算法和PSO更快更有效,重建图像的视觉效果好．     

一维单峰幅度非对称映象的混沌测度

计算了Ｚ＝２，４，６时的一维单峰幅度非对称映象的混沌测度Ｍｃ值，并给出标度关系，对不同的Ｚ值，其标度关系分别为：当Ｚ＝２时，Ｍｃ＝Ｃ．ａ^-β１，Ｃ＝１．０５，β＝０．２７６；当Ｚ＝４，６时，Ｍｃ＝ａ－ｂ．ａ１，ａ＝０．６６７，ｂ＝０．０７８（Ｚ＝４）；ａ＝０．３７４，ｂ＝０．０４４（Ｚ＝６）。     

基于图像内容和混沌系统的图像认证算法

提出了一种利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）系数和混沌系统的可用于检测图像篡改定位的脆弱性数字水印算法.首先将图像进行不重叠的分块,分块后的图像经过DCT变化后,利用中频系数产生水印.同时利用混沌系统构成图像块间信息嵌入和提取的对应关系,并将水印嵌入到相关块的最低有效位.图像篡改检测过程为：将提取的水印和生成的水印进行比较,通过差异的位置对其进行定位.实验结果显示,该算法具有良好的定位精度,混沌系统的采用,使算法具有较高的安全性.     

基于混沌系统和DNA编码的量子图像加密算法

为了确保量子信息的安全,结合混沌系统和DNA编码理论,提出了一种基于混沌系统和DNA编码的量子图像加密算法. 首先将图像进行量子编码;然后利用Logistic混沌产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再利用Lorenz混沌产生自然DNA矩阵并且动态选择DNA加法操作进行DNA运算,计算后得到幺正矩阵对量子图像再次加密;最后对量子图像进行测量得到经典密文图像. 通过仿真实验和直方图、相关性、NPCR （number of pixel change rate）像素改变率等指标分析,结果表明加密后的图像灰度分布均匀,各灰度级均分布于在1 000左右,相邻像素相关性更低,相关系数平均值0.002,NPCR像素改变率为99.6%,加密效果好且具有良好的安全性.      

FLOW-SHOP网络交链系统的无阻塞最优协调控制

用极大代数模块网络法，建立FLOW－SHOP网络交链系统的数据结构模型，在这个模型上，提出了寻找交链系统特征值的周期同步算法和寻找特征向量的递归协调算法。结果证明，FLOW－SHOP网络交链系统的无阻塞最优协调控制是一类线性状态反馈且最优协调控制系统的优控参数可以直接列写，最后的例子指出，最优协调算法是一个有效的算法。