matlab优化算法代码，混沌序列优化优化粒子群算法，蚁狮优化算法，附带详细解释，非常适合新手学习理解

用logistic混沌系统产生压缩感知中的测量矩阵，构造简单，效果良好。

本文受生物DNA分子遗传机制和混沌优化算法的启发,提出了一种混沌DNA遗传算法,用于优化T-S模糊 递归神经网络(FRNN).该方法使用碱基序列表示T-S模糊递归神经网络的前件部分参数,包括模糊规则数,隶属度 函数中心点和宽度;设计更为复杂的遗传操作算子来改进遗传算法的寻优性能;利用混沌优化算法优化种群中的较差个体.同时使用递推最小二乘法(RLS)来辨识T-S模糊递归神经网络的后件部分参数.最后,采用基于混沌DNA遗 传算法的T-S模糊递归神经网络对一种典型的pH中和过程进行建模。通过与其他建模方法的比较

混沌系统的特点是对初始条件高度敏感，具有多种技术应用。 最常用的系统之一是 Ròssler 系统。 在这里，我们展示了 Ròssler 系统的动力学并证明了它对初始条件的敏感性。

三、Feigenbaum图 将区间（0, 4] 以某个步长 （如 ）离散化。对每个离散的 值做迭代。忽略前50个迭代值，而把点 显示在坐标平面上，最后形成的图形称为 Feigenbaum图。

数字水印 Logistic 混沌 嵌入提取

混沌算法的matlab代码自述文件 matlab用于特征提取 数字化心电图是matlab代码的数据集 P、Q、R、S、T 波是 matlab 代码的输出（ECG 特征） WEKA包用于进行原始心电图分类和QRS（从心电图特征中得到后）分类 将临床数据添加到 ECG 和 QRS 中，然后再次进行分类（针对每种情况） 混沌理论在 QRS 上实现，并给出了另一个数据集，该数据集由 python 代码处理，使用四种不同的算法（SVM、神经网络、朴素贝叶斯、决策树）进行分类 应用混沌理论时，决策树的结果是最好的

蔡氏电路matlab仿真代码混沌吸引子 适用于某些三阶混沌系统的Python脚本（Lorenz吸引子，Nose-Hoover振荡器，Rossler吸引子，Riktake模型，Duffing映射等） 主要资讯 标题 分析和建模混沌系统 作者 亚历山大·卡皮塔诺夫 接触 lang项目 的Python 3 初版 2019年5月30日 执照 GNU GPL 3.0。 依存关系 项目要求： Python（> = 3.6） NumPy（> = 1.19.0） 科学（> = 1.5.1） 熊猫（> = 1.1.0） Matplotlib（> = 3.2.2） Pytest（> = 5.4.3） 预先提交（> = 2.6.0） 混沌模型（示例） 洛伦兹吸引子： dx/dt = sigma * (y - x) dy/dt = rho * (x - z) - y dz/dt = x * y - beta * z 其中sigma = 10，rho = 28，beta = 8/3。 罗斯勒吸引子： dx/dt = -(y + z) dy/dt = x + a * y dz/dt

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和混沌的彩色图像加密算法。 将原始彩色图像的颜色转换为HSI（色相饱和度强度），并通过基于FrFT的随机相位编码对S分量进行转换，以获得新的随机相位。 使用H分量和新的随机相位作为两个相位板，通过基于FrFT的双随机相位编码来转换I分量。 然后使用混沌加扰技术对图像进行加密，从而使所得图像在空间域和频域均具有非线性和无序性。 另外，密文不是彩色图像而是灰色图像和相位矩阵的组合，因此密文在某种程度上具有伪装特性。 数值仿真结果证明了该算法的有效性和安全性。

针对低维混沌系统和单一的DNA加密方案的空间小、复杂度低等问题，提出一种基于多混沌映射与DNA的彩色图像加密算法.先利用Arnold变换对图像每分量进行图像位置置乱，利用Logistic混沌映射产生与明文图像大小相同的随机矩阵并进行分块操作，再进行DNA规则运算，其运算方式由Chen超混沌系统产生的混沌序列动态决定.仿真实验结果表明，算法加密与恢复效果良好，能有效地抵御各种统计攻击与差分攻击，具有良好的安全性、抗噪声性好、复杂高等加密性能.