供学习混沌理论的人参考，里面包括程序和数据。希望大家共同进步。

ESN(回声状态网络)是一种新型的递归神经网络,可有效处理非线性系统辨识以及混沌时间序列预测问题.针对ESN学习算法中可能存在的解的奇异问题,利用岭回归方法代替原有的线性回归算法.通过贝叶斯或Bootstrap 方法确定岭回归方法中的正则项系数,从而有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能.该方法在月太阳黑子预测问题中显示出较好的结果.

相空间重构混沌多步预测，首先计算相空间中第M点与各点的距离，其次排序相空间中第M点的(m+1)个参考邻近点。

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.

混沌加密图像，能够让大家看到很完美 的算法

博士论文，与三峡科技出版资助的混沌蚁群算法及应用这本书高度一致。

本书是“非线性科学丛书”的第一册。本书借助于抛物线映射这一很初等的工具，介绍混沌动力学的一些最基本的概念和方法。全书计分七章，即：最简单的非线性模型，抛物线映射，倍周期分岔序列，切分岔，混沌映射，吸引子的刻划，过渡过程。本书深入浅出，图文并茂，文献丰富。可供理工科大学教师、高年级学生、研究生、博士后阅读，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。

一种新的基于混沌的彩色图像加密方案，实现彩色图像加密，是文本信息

包括Brown经典的混沌系统、Henon经典的混沌系统、Logistic经典的混沌系统、Lorenz经典的混沌系统、Rossler经典的混沌系统。可用于学习交流。

混沌映射在智能优化方法中的应用，提供了改进优化方法的思路。