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基于时变PSO_SVM的混沌时间序列连续预报
针对粒子群优化(PSO)算法中适应度函数不可变的问题,提出一种改进时变 PSO 算法( TVPSO),其适应度函数可变, 利用 TVPSO 对最小二乘支持向量机( LSSVM)的参数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的在线预测能力。 建立基于 TVPSO -LSSVM 的连续预报模型,充分利用 LSSVM 的结构风险最小化与 TVPSO 粒子群算法全局、时变的特性,对非线性较强的混沌时间序列进行连续预报。仿真结果表明,该法运算速度快,适用于在线预报。
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语音信号的混沌现象研究
摘要 : 语音信号是一种非平稳信号 , 它既表现出一定的规则性又表现出一定的随机性。 本 文将混沌研究的方法应用到语音信号的分析中。 文中给出语音信号吸引子的重构 . 最大 ly叩oun v 指数及吸引子维数的计算数值。 研究表明, 混沌分析的方法不仅对语音的产生机制 有很好的刻划. 而且对语音信号的动力特性也有较好的定性和定量的说明。
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混沌蚂蚁群算法
改进的混沌蚂蚁群算法,将混沌理论与蚁群算法结合,改变蚁群算法。
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一个新的五阶超混沌电路及其研究
一个新的五阶超混沌电路及其研究,禹思敏
提出一个新的五阶超混沌电路。该电路由三个线性电感、两个线性电容、一个线性负电阻和二个非线性元件组成,并具有π形的电路结构。其主要特征是,利用 ... 的时间常数, 使其电压和电流发生急剧变化 , 利用负电阻可满足电路局部发散的条件,并且这种电压和电流的急剧变化以及局部发散是该电路产生混沌与超混沌的两个前提条件 :分岔和李雅普诺夫指数计算结果表明, 随着分岔参数的改变, 电路的振荡机理由周期态演变为混沌态,再由混沌态演变为超混沌态, 设计了五阶超混沌电路,给出了硬件实验结果 。
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混沌初始化程序
fortran编写的logistic映射的混沌程序,用于一般智能优化算法的初始化种群。
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