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针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点，提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置，为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础；同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度；最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验，结果表明，与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比，该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。

基于BP网络的混沌时间序列预测的研究中北大学硕士论文-基于BP网络的混沌时间序列预测的研究.rar 基于BP网络的混沌时间序列预测的研究 【英文题名】 Research on the Prediction of Chaotic Time Series Based on BP Network 【作者中文名】 李众; 【导师】 王建中; 【学位授予单位】 中北大学; 【学科专业名称】 应用数学 【学位年度】 2008 【论文级别】 硕士 【网络出版投稿人】 中北大学 【网络出版投稿时间】 2008-10-14 【关键词】 BP神经网络; 混沌; 时间序列; 预测; 【英文关键词】 BP network; Chaos; Time Series; Prediction; 【中文摘要】 混沌时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了混沌时间序列的相关理论和方法,将BP神经网络应用于混沌时间序列预测中,并采用Matlab编程验证了其有效性和普适性。论文主要完成4个方面的工作: 1)介绍了混沌时间序列,论述了其可预测性、预测方法以及预测尺度。 2)相空间重构是对时间序列进行深层次信息挖掘的一种有效的方法。本文讨论了相空间重构中时间延迟与嵌入维数的选取以及Lyapunov指数的估计,并给出了相应算法。 3)将BP神经网络理论引入混沌时间序列预测领域,给出了BP神经网络拟和重构后所得函数关系的具体实现过程,并应用训练后的网络进行预测,经仿真表明了该方法的有效性,并给出了具体的应用实例。 4)讨论了BP网络参数设定的一般方法和优化参数的方法。 【英文摘要】 The prediction of chaotic time series has very abundant and profound meaning and can be widely applied. With a study on the relevant theory and methods, this paper applies BP neural network in the prediction of chaotic time series and its validity and universality are proved by matlab program. The paper can be summed up into as the following parts: 1)Chaotic time series is introduced and its predictability, methods and scales are mainly discussed as well. 2)Phase space reconstruction is an...

离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。

Df(x)此函数用于构造麦克-格拉斯(Mackey-Glass)混沌延迟微分方程的形式 Mackey_Glass(N,tau)麦克-格拉斯(Mackey-Glass)混沌延迟微分方程 x为序列返回值，t为时间返回值，h为时隙间隔，N为点数 test是生成0-2000s内的Mackey_Glass序列，τ \tauτ分别取不同的值 (13,30) (13,30)(13,30),并做出相应相位时差 ---------------------

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