【混沌时间序列预测rnn的广义实现】 在不使用任何库或数据预处理工具的情况下，已经创建和编码了完整的模型。主要目标是对未来henon混沌时间序列的预测。 bptt.m -时间反向传播 forward.m -正向传播 dsigmoid.m , dtanh -激活函数的导数 sigmoid.m - 变参数Sigmoid函数 gradDes -梯度下降

在无线传感器网络中，终端处理器接收的信号通常是复杂的单通道混合混沌信号。工程部门需要从混合信号中分离出有用信号，以进行下一次传输分析。 由于混沌信号是非线性且不可预测的，因此传统的盲分离算法无法有效地分离混沌信号。 为了解决这些问题，基于粒子滤波估计算法，提出了扩展卡尔曼粒子滤波算法（EPF）和无味卡尔曼粒子滤波算法（UPF），以解决混沌信号的单通道盲分离问题。 混合不同强度的混沌信号执行盲源分离。 使用不同的评估指标进行实验并分析性能。 结果表明，该算法有效地分离了混合混沌信号。

混沌理论论文和程序， 混沌(chaos)是指确定性动力学系统因对初值敏感而表现出的不可预测的、类似随机性的运动。

哈密顿系统混沌 KAM理论，研究哈密顿系统混沌的国外的经典教材。

混沌吸引子艺术图形在纺织设计中的应用研究，周辉，刘杰，利用科学可视化技术, 将混沌吸引子相关图形与视觉艺术结合，得到模拟织物图形视觉呈现抽象的几何特点，符合纺织品消费的时尚偏好�

MATLAB求解混沌系统微分方程组.zip

采用C0复杂度算法，分析了Logistic映射、简化Lorenz系统和超混沌Lorenz系统的复杂度特性，并与系统的Lyapunov指数谱和分岔图进行对比，结果表明，C0复杂度能正确反映系统的复杂度特性；三系统复杂度从大到小依次为Logistic系统、超混沌Lorenz系统和简化Lorenz系统。将C0复杂度算法与谱熵算法（SE ）和强度统计算法（LMC ）计算结果对比，进一步说明C0算法分析混沌系统复杂度的有效性。系统复杂度随时间演化的特性分析表明，系统复杂度在一定范围内波动，即系统具有演化稳定性，两连续系统中 y序列复杂度最大。为混沌系统应用于信息加密、保密通信领域提供了理论与实验依据。

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两个系统的误差系统，运用matlaB实现两个系统的误差系统同步