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混沌算法中的不动点的讲解。有助于理解混沌理论中的不动点。

安全技术-网络信息-神经网络混沌加密算法及其在下一代互联网安全通信中的应用研究.pdf

摘要：基于混纯帐映射和开关电容（SC）技术设计A/D转换器。该转换器具有非线性放大、便于实现集成、成本低及工作可靠等优点。实验结果谫，用该A/D转换器设计的模拟式阵列触觉传感器信号采集系统是可行的。       关键词：阵列传感器 混沌电路 开关电容 A/D转换 信号采集       引言       随着机器人技术和复杂检测系统的出现，人们对触觉传感器提出了更高的要求。随着触觉阵列规模的扩大，希望A/D转换速度加快，而原先在小规模阵列触觉传感器系统中采用的共用A/D转换器的方法，已不能满足大规模阵列触觉传感器信号采集实时性的要求。因此，要想实现高速、高分辨率并且对小信号敏感的大规模阵

原理以及实现代码 数据通信实验报告

matlab蔡氏混泥土仿真代码mnist-malab 视觉识别Demo主题及其应用 手写识别问题的数据取自： 获取数据后，我们将在数据目录中有4个文件，包括数据训练和数据测试的图像和标签。 模型目录是训练完成时存储相应模型的地方。 此存储用于在测试执行期间加载模型。 另外，关于使用斯坦福大学开发的命令加载MNIST数据集的图像和标签，请参考以下链接： 主程序由两个文件组成，包括包含 GUI 组件的 main.fig 文件和包含程序实现组件的 main.h 文件。 主要处理：GUI部分 在创建GUI文件时，matlab会自动创建一个与GUI文件名同名的.m文件，内置空函数供用户实现。 在此 GUI 中，将有 2 个弹出窗口允许用户选择特征（原始、HOG、LBP）并选择 ML 方法（KNN、SVM）接下来将有 2 个训练和测试按钮分别用于执行训练和测试分别与用户选择的特征和ML算法ML 训练部分 训练完成后，状态将发生变化，以便用户知道应用程序在做什么。 之后，我们将加载训练数据集，从 GUI 中选择的特征中，我们将执行相应的模型提取。 在演示中，我在提取特征时有更多选择。 HOG 我使用

为解决Duffing混沌检测系统状态判定的准确性,克服直观相图判定法存在的不足,提出了采用Lyapunov指数定量地判定Duffing混沌检测系统状态的方法。在分析判定方法及Duffing系统中Lyapunov指数算法的基础上,进行了系统仿真和数据分析,结果验证了利用Lyapunov指数判定Duffing系统状态的可行性,从而能有效地应用于微弱信号检测,保证信号检测的可靠性。

七种混沌映射的分岔图，分别是：Logistic映射、Sine映射、Neuron映射、Tent映射、Chebyshev映射、Cubic映射、ICMIC映射

文件包括带压缩因子的粒子群算法，权重改进的粒子群算法，自适应权重法，随机权重法，变学习因子的粒子群算法，异步变化的学习因子，二阶粒子群算法，二阶振荡粒子群算法，混沌粒子群算法，混合粒子群算法，杂交粒子群算法，模拟退火算法