为避免粒子群算法后期出现早熟收敛，提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中，且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数，充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性；惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略；建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制，并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明，该算法具有良好的全局搜索能力，寻优精度较高，鲁棒性好。

【预测模型】基于混沌灰狼算法优化支持向量机SVM实现分类matlab源码.zip

混沌分岔图

基于虹膜的生物识别技术是一种最新的识别技术，通过一定的虹膜识别算法，可以达到十分优异的准确性。随着虹膜识别技术的发展，它的应用领域越来越宽，不仅在高度机密场所应用，并逐步推广到机场、银行、金融、公安、出入境口岸、安全、网络、电子商务等场合。在研究了虹膜识别算法，即预处理、特征提取和匹配的基础上，我们设计了一种可便携使用的基于FPGA的嵌入式虹膜识别系统。

矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。

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混沌通信的源代码，很有参考价值！关于卡尔曼滤波等实现FM-DCSK通信系统性能仿真

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