混沌算法

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Matlab优化的混沌蚂蚁算法-优化的混沌蚂蚁算法.rar
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混沌粒子群算法的优化方法
混沌粒子群算法是将混沌运动与传统粒子群算法结合的一种新型优化方法,其独特的全局搜索能力可以有效提升算法性能。
使用混沌引力常数改进引力搜索算法
这项研究利用混沌图案嵌入到最新的基于人口的元启发式算法——引力搜索算法(GSA)的引力常数(G)中。此外,还引入了一种自适应归一化方法,以确保从探索阶段平稳过渡到开发阶段。为了评估基于混沌的GSA算法在探索和利用方面的性能,研究使用了十二个有偏差的基准函数作为案例研究。
自适应混沌粒子群算法优化XML数据聚类策略
为了解决海量 XML 文档数据挖掘中聚类划分效率低的问题,该研究探索了一种优化 XML 数据聚类方法。通过阐述 XML 键及其聚类定义,并结合混沌运动的特性,提出了一种自适应混沌粒子群算法。该算法能够有效地克服传统聚类方法容易陷入局部最优解的缺陷,并显著提高了 XML 数据聚类的效率和准确性。
混沌算法的MATLAB代码参数和状态估计的MATLAB实现
这是我在2011年编写的用于联合估计混沌序列参数和状态的MATLAB代码。该算法基于Nakamura等人(2007年)的工作,通过改进非线性动力系统噪声时间序列的参数估计方法。我使用连续平均法修改了原方法,以实现更平滑的估计结果。该方法应用于混沌驱动队列中的混沌到达模式,这些模式具有确定性和不可预测性,允许分析队列的瞬态属性,并通过网络传播复杂的队列模式。相关研究已在Chow(2013年)的工作中得到验证,该研究提出了用于排队分析的可观察混沌图。
基于混沌的图像置乱加密算法及MATLAB实现优化
探讨了基于混沌理论的图像置乱加密算法及其在MATLAB中的实际应用。通过采用混沌序列生成的高效算法,实现了对图像数据的安全加密与解密操作。
混沌多步预测方法研究
相空间重构在混沌多步预测中起着关键作用,首先计算第M点与其他点的距离,然后按照距离排序选择第M点的(m+1)个邻近参考点。这一方法在非线性时间序列预测中具有重要意义。
混沌系统工具箱
一款Matlab工具箱,用于计算和可视化混沌特征,包括相空间重构、预测、噪声减少、熵、循环图、多维度、Lyapunov指数估计等,适用于学术研究。
混沌动力系统密码学程序利用混沌神经网络
随着混沌神经网络技术的进步,混沌动力系统密码学程序正在逐步优化和应用。
基于混沌图的DSSS系统优化利用混沌序列进行扩频通信
这个程序优化利用混沌序列作为扩频通信系统的序列发生器。未来几天内,我将更新这个系统,使其更符合基于混沌生成器的跳频和多用户CDMA系统的要求,特别是在水下声学网络阶段。