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1.
介绍了利用RBF网络产生混沌序列的方法,无需针对每一种混沌映射设计单一的系统结构,增加了混沌序列的复杂度和抗噪声能力.同时还分析了RBF神经网络跟踪混沌序列的学习能力.仿真结果表明,利用 RBF网络输出混沌序列,不仅跟踪速度快而且精度高.对输出的混沌序列的统计特性进行检验,表明RBF网络产生的序列有良好的伪随机特性. 相似文献
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介绍了利用RBF(Radial Basis Function)网络产生混沌序列的方法,即利用RBF网络跟踪混沌序列的模型,分析RBF神经网络对混沌序列的学习能力。最后利用最大Lyapunov指数判别法检验其序列,结果表明其序列具有较好的保密性能。 相似文献
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混沌伪随机序列的产生及在网络安全中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
一般利用混沌产生随机序列都是用混沌迭代函数进行迭代运算产生 ,但是由于计算机的计算精度有限 ,每次迭代运算都会有舍入误差的出现。如果多次迭代 ,误差累计可能最终导致产生的序列退化为周期序列。介绍了一种混沌函数 ,利用这种函数可以直接产生混沌序列 ,并在计算机网络上进行了加解密实例验证 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2018,(5)
混沌时间序列的频谱状态丰富,能在不同状态下反映信号的激励特性,所以常用作预测建模的测量序列.传统的混沌时间序列的结构选择往往依赖于经验,无法充分反映混沌系统的特性,容易导致模型的推广范围较窄.针对以上问题,提出了一种基于RBF网络的Mackey-Glass与Lorenz混沌时间序列预测模型,利用模型结构选择方法来充分反映混沌系统的时序特性,并通过模型优化等策略提高模型的泛化能力.结果表明,模型结构选择方法能有效提高混沌时间序列的预测精度,具有良好的应用前景. 相似文献
6.
针对RBF(Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数.文中分别采用两种不同的遗传算法GA(Genetic Algorithm)和进化规划EP(Evolutionary Programming)训练网络.实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优. 相似文献
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针对RBF(Radial Basis Function)网特点,提出基于两层编码的进化算法来同时确定网络结构和参数。文中分别采用两种不同的遗传算法GA(Genetic Algorithm)和进化规划EP(Evolutionary Programming)训练网络。实验结果表明,基于这三种不同进化算法的RBF网络都能有效地控制混沌系统,其中EP的训练和控制结果最优。 相似文献
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通过实例说明两个具有拓扑共轭关系的混沌映射具有相同的Lyapunov指数.指出了仅仅使用Lyapunov指数作为混沌映射的密码学特性描述,具有一定的局限性.并利用混沌序列的伪随机特性,通过计算映射的自相关函数、互相关函数等随机数值特性,结合Lyapunov指数,分析了混沌序列的保密性能. 相似文献