内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB的图像加密解密系统，详细讲解了其核心加密算法和GUI界面的设计。系统采用混沌序列和异或操作相结合的方式进行双重加密，确保了图像的安全性和不可破解性。通过MATLAB的GUIDE工具构建了一个简洁易用的图形用户界面，使得用户可以通过简单的按钮操作完成图像的选择、加密、解密等功能。文中展示了具体的加密解密过程，并讨论了一些常见的错误及其解决方案。 适合人群：对信息安全感兴趣的学生和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解MATLAB编程和密码学基础知识的人群。 使用场景及目标：适用于需要保护图像隐私的场合，如个人照片、敏感文件等。通过学习本项目，读者不仅可以掌握MATLAB的基础编程技巧，还能理解密码学的基本概念和应用。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和界面设计思路，帮助读者更好地理解和实现该项目。此外，还提到了一些优化建议和潜在的问题，如密钥敏感性、图像格式选择等。

物流混沌matlab代码此存储库包含 MATLAB 文件，用于重现 Jason J. Bramburger、Daniel Dylewsky 和 ​​J. Nathan Kutz（Physical Review E，2020 年）中的数据和数字。 计算使用公开可用的 SINDy 架构，并且应存储在名为“Util”的文件夹中。 使用 Daniel Dylewsky、Molei Tao 和 J. Nathan Kutz（Phys. Rev. E，2020）的滑动窗口 DMD 方法找到快速周期，相关代码可在GitHub/dylewsky/MultiRes_Discovery 找到。 与此存储库关联的脚本如下： ToyModel_sim.m：通过数值积分微分方程生成玩具模型数据。 ToyModel_SINDy.m：连续时间发现 SINDy 模型以拟合玩具模型信号。 数据由脚本 ToyModel_sim.m 生成。 对应于第二部分的工作。 ToyModel_SlowForecast.m：玩具模型数据粗粒度演化的离散时间映射的发现。 数据由脚本 ToyModel_sim.m 生成。 数据从 toy_

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB绘制分数阶三维和四维混沌系统的吸引子相图及其复杂度和分岔图谱的方法。首先，通过分数阶Lorenz系统为例，展示了如何使用预估校正法绘制吸引子相图，并强调了步长控制的重要性。接着，探讨了Adomian分解法和预估校正法在不同情况下的应用，特别是在绘制分岔图时的表现。此外，还讨论了复杂度图谱的生成，包括双参数扫描和矩阵操作的应用。最后，介绍了李雅普诺夫指数谱的计算方法及其在确认混沌行为中的作用。 适合人群：对混沌系统、分数阶微分方程及MATLAB编程有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：① 学习并掌握分数阶混沌系统的相图绘制方法；② 探讨不同方法（如Adomian分解法和预估校正法）在分岔图绘制中的优劣；③ 分析复杂度图谱和李雅普诺夫指数谱，以评估系统的混沌特性。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实践相关理论。同时，提醒读者注意一些常见的陷阱，如复杂度对数据长度的敏感性和配色选择的影响。

多技术融合图像加密项目，结合了传统密码学、混沌理论和基于变换域的图像加密技术。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像加密： DNA混沌图像加密、Arnold置乱图像加密解密、Logistic+Tent+Kent+Hent图像加密与解密、双随机相位编码光学图像加密解密 正交拉丁方置乱图像加密解密、RSA图像加密解密、小波变换DWT图像加密解密、混沌结合小波变换图像加密

基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。 首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。 ,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现

内容概要：本文详细介绍了如何利用改进版蛇优化算法（GOSO/ISO）优化XGBoost的回归预测模型。首先，通过混沌映射初始化种群，使初始解更加均匀分布，避免随机初始化的局限性。其次，采用减法优化器改进位置更新公式，增强算法的勘探能力和收敛速度。最后，加入反向学习策略，帮助算法跳出局部最优解。文中提供了详细的MATLAB代码实现，涵盖混沌映射、减法优化器、反向学习以及XGBoost参数调优的具体步骤。此外，还讨论了多种评价指标如MAE、MSE、RMSE、MAPE和R²，用于全面评估模型性能。 适合人群：具备一定机器学习和MATLAB编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效调优XGBoost参数的回归预测任务，特别是在处理复杂非线性关系的数据集时。目标是提高模型的预测精度和收敛速度，减少人工调参的时间成本。 其他说明：文中提到的方法已在多个数据集上进行了验证，如电力负荷预测、混凝土抗压强度预测等，取得了显著的效果提升。建议读者在实践中结合具体应用场景调整参数范围和混沌映射类型。

多策略增强型蛇优化算法的改进与实现——基于Matlab平台的三种策略运行效果展示,多策略混沌系统与反捕食策略相结合的双向种群进化动力学：Matlab实现改进的增强型蛇优化算法,多策略增强型的改进蛇优化算法-- Matlab 三种策略的提出： 1、多策略混沌系统 2、反捕食策略 3、双向种群进化动力学 运行效果如下，仅是代码无介绍 ,多策略增强型蛇优化算法; 改进; 反捕食策略; 双向种群进化动力学; 混沌系统; Matlab; 运行效果。,Matlab中的多策略蛇优化算法的改进及反捕食策略应用

融合多策略灰狼优化算法：源码详解与性能优越的学习资料，原创改进算法，包括混沌初始化、非线性控制参数及自适应更新权重等策略,融合多策略改进灰狼优化算法：源码详解与深度学习资料，高效性能与原创算法技术,融合多策略的灰狼优化算法 性能优越 原创改进算法 源码+详细注释（方便学习）以及千字理论学习资料 改进策略：改进的tent混沌初始化，非线性控制参数，改进的头狼更新策略，自适应更新权重 ,融合灰狼优化算法; 性能优越; 原创改进算法; 改进策略; 详细注释; 理论学习资料,原创灰狼优化算法：融合多策略、性能卓越的改进版

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