混沌神经网络的研究及其应用

混沌系统的应用与控制研究混沌系统是指不断变化且表现出无序、随机、非线性等复杂性质的系统。

混沌系统在自然界中有着广泛的应用，如气象系统、生物系统、电路系统等。

此外，混沌系统在通信、保密、图像处理等领域也有很多实际应用。

混沌系统的产生是由于非线性系统中微小扰动在演化过程中不断放大，从而导致系统的表现出混乱的状态。

混沌系统的特点是不可预测、不稳定、无常、复杂等。

混沌系统对于一些领域的发展有着重要的作用，但是控制混沌系统是个挑战。

混沌控制一般是指通过一种控制手段去调节并稳定混沌状态以达到控制的目的。

下面我们将会详细介绍一些混沌系统的应用和控制方法。

一、混沌系统的应用1. 混沌通信混沌通信是一种新型的保密通信方式，它利用混沌系统的混乱性来保证通信的安全性。

混沌通信具有抗干扰、抗窃听等特点，已经被广泛应用于军事、金融和通信等领域。

其基础原理是通过混沌系统，将明文转化为混沌信号，然后发送到接收端，再通过相同的混沌系统进行解密。

混沌通信的保密性大大增加了通信的安全性，也为信息的保密传输提供了新的方法。

2. 混沌控制混沌控制可以用于一些实际应用中。

例如，在磁悬浮列车、空气动力学、化学反应等领域，混沌控制可以用于实现对系统的优化和调节。

混沌控制的方法有很多，例如针对可逆系统的方法、基于自适应控制的方法、基于反馈控制的方法等。

混沌控制的研究对于提高系统性能和稳定性具有重要意义。

3. 混沌密码学混沌密码学是一种新的密码保护方式，它使用混沌系统来生成随机数，这些随机数用于加密信息。

混沌密码学大大提高了密码保护的安全性。

混沌密码学与其他传统密码学的不同在于，混沌密码学生成的密钥是基于混沌系统的随机序列，这种序列是没有可确定规律的，从而可以提高密码的随机性和保密性。

二、混沌系统的控制方法1. 混沌控制的反馈控制方法反馈控制方法是一种常见的混沌控制方法，它通过在混沌系统中引入反馈控制，实现对混沌系统的稳定和控制。

在反馈控制策略中，系统的输出被量化，并与目标量进行比较，然后产生一个控制信号，该信号与系统中引入的反馈信号相加，修正系统的状态。

混沌信号生成与应用研究混沌信号是一种具有高度复杂性和随机性的信号，在众多领域中得到了广泛的应用。

本文将从混沌信号的生成机理、特点以及在通信、保密和混沌系统等方面的应用进行探讨。

一、混沌信号的生成机理混沌信号生成的基本原理是通过非线性动力学系统产生离散的、不可预测的信号。

其中最常见的混沌产生系统包括洛伦兹系统、刘维尔系统和Ikeda映射等。

这些系统具有以下特点：1. 非线性：混沌系统中的方程往往包含非线性项，导致系统的行为不可预测。

2. 灵敏依赖于初始条件：微小的初始条件变化会引起混沌系统的完全不同的演化行为。

3. 范围选择性：混沌信号的频谱范围非常广，可以覆盖从低频到高频的所有频段。

二、混沌信号的特点混沌信号具有以下几个显著的特点：1. 宽频带：混沌信号的频谱非常宽，可以在多个频段传输信息。

2. 伪随机性：混沌信号看似随机，但实际上是由确定性的非线性系统产生的。

3. 私钥性：由于混沌信号的不可预测性，可以作为一种私钥用于信息的加密和解密。

4. 抗干扰性：混沌信号在传输中具有很好的抗干扰性，能够有效地抵御外界噪声和干扰。

三、混沌信号在通信中的应用1. 无线通信：混沌信号可以用作无线通信中的扩频码，将信号在频谱中展开，提高系统的抗干扰性和容量。

2. 加密通信：混沌信号的伪随机性和私钥性使其成为一种优秀的加密手段，可以用于保护敏感信息的安全传输。

3. 通信隐蔽性：混沌信号可以实现抗窃听和抗干扰的通信，提高通信的隐蔽性。

四、混沌信号在保密中的应用1. 图像加密：将混沌信号作为加密密钥，可以对图像进行加密，实现机密性保护。

2. 视频加密：利用混沌加密算法对视频进行加密处理，保护视频内容的安全性。

3. 数据加密：混沌信号可以用于对数据进行加密保护，确保数据的机密性和完整性。

五、混沌信号在混沌系统中的应用混沌系统是一种基于混沌现象设计的动力学系统，广泛应用于通信、图像处理、模拟电路和神经网络等领域。

混沌系统可以产生具有丰富数据结构和不可预测性的信号，并可用于实现随机数生成、时间序列的预测和模拟生物系统等任务。

暂态混沌神经网络及其在优化问题中的应用研究作者：彭景斌叶进宝王雪娇来源：《现代电子技术》2009年第04期摘要：为了分析研究暂态混沌神经网络特性及其优化机制，在分析与研究暂态混沌神经元模型基础上,通过在Matlab软件中编程仿真分析，比较神经网络的动力学特性及各参数对于网络的寻优过程影响。

暂态混沌神经网络模型利用混沌所固有的随机性和轨道遍历性，在大范围内按其自身规律进行搜索,搜索过程按混沌轨道遍历,不受目标函数限制,从而具有克服陷入局部极小的能力可有效地解决一系列组合优化问题。

这里根据网络动力学特性合理选择控制网络参数，通过仿真很好地解决了非线性函数优化问题和10个城市的TSP问题。

相对于传统参数选择依靠经验使优化结果更具说服力，优化结果令人满意。

从而有利于这种混沌神经网络在优化问题中的推广。

关键词：暂态混沌神经网络;优化问题;非线性函数优化;TSP中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1004－373X(2009)04－076－04Transient Chaotic Neural Netwgork and Its Optimization ofthe Applied ResearchPENG Jingbin1,2,YE Jinbao2,3,WANG Xuejiao3(1.Hengyang Transport Machinery Co.Ltd.,Hengyang,421002,China;2.Hunan Sci.andTech.Economy Trade Vocational College,Hengyang,421009,China;3.University of South China,Hengyang,421001,China)Abstract：For analysing and studing the characteristic and optimized mechanism of transient chaotic neural network,based on analysis of transient chaotic neuron model,through programming the simulation analysis in the Matlab software to compare the neural network dynamic characteristic and various parameters regarding the network optimization process influence.Transient chaotic neural network model by the chaos inherent in the use of random traversal of the track,and carries on the search in wide range according to its own rule,the search process,according to traverse chaotic orbit,free from restrictions on the objective function,which has overcome the local minimum The ability to effectively can solve a series of combinatorial optimization problems.The control network parameter is selected according to the network dynamic characteristic,through thesimulation,problems of non－linear function optimization and 10 city TSP problems are solved.The optimization results is satisfied.And thus is conducive to such a chaotic neural network optimization problem in the promotion.Keywords：transient chaotic neural network;optimization;non－liear function optimization;TSP0 引言生物神经网络是一个非常复杂的非线性巨系统,存在各种复杂的动力学行为,在生物学实验中人们已观察到人脑和动物神经系统中的各种混沌行为。

密码学中的混沌序列生成方法研究密码学是一门关于信息的保护和安全传输的学科，混沌序列生成方法在密码学中具有重要的应用价值。

混沌序列是指一种在数值上看似无规律而实际上有极高复杂性的数字序列。

本文将研究密码学中混沌序列生成方法的原理和应用。

一、混沌序列的特性与应用混沌序列具有以下几个重要特性，使之成为密码学领域中广泛应用的算法之一。

1. 不可预测性：混沌序列生成的数值具有极高的随机性，难以预测下一个数值的取值。

这使得混沌序列可以用作密码学中的密钥生成器，提高密码的安全性。

2. 均匀性：混沌序列的数值分布基本均匀，没有明显的周期性。

这使得混沌序列在加密算法中具有良好的扩散性，能够有效地传播信息。

3. 非线性：混沌序列的生成函数是非线性的，任意微小的起始值差异会导致生成序列的巨大差异。

这使得混沌序列对初始条件极其敏感，增加了密码破解的难度。

混沌序列在密码学中的应用非常广泛。

例如，混沌序列可以用作对称密码的密钥生成器，混淆算法的初始向量生成器，随机数生成器等等。

接下来，我们将介绍几种常见的混沌序列生成方法。

二、Logistic映射Logistic映射是一种简单但广泛使用的混沌序列生成方法。

其基本形式为：Xn+1 = μ * Xn * (1 - Xn)其中，Xn表示第n个生成的混沌序列数值，μ是一个常数，通常取值在3.57到4之间。

Logistic映射生成的序列可以具有非常高的复杂性，且满足上述混沌序列的特性。

三、Henon映射Henon映射是另一种经典的混沌序列生成方法。

其计算公式如下：Xn+1 = 1 - a * Xn^2 + YnYn+1 = b * Xn其中，Xn和Yn分别表示第n个序列的两个数值，a和b是两个常数，通常取值为1.4和0.3。

Henon映射生成的序列在分布和随机性上具有良好的性质，适用于密码学的应用场景。

四、混沌神经网络混沌神经网络是一种结合了混沌序列和神经网络的生成方法。

它的基本思想是将混沌序列作为神经网络的初始状态，并通过训练使其进一步产生具有高度随机性的序列。