本书比较了显示涌现现象的不同系统和模型，讲述了从蕴含着规则生成跳棋游戏，让设计者一 败涂地的计算机。

混沌调制模信转换实验研究[摘要] 混沌压缩感知是一种采用混沌系统实现随机测量，利用稀疏正则非线性最优化技术实现信号重构的非线性压缩感知理论；具有实现结构简单，测量数据保密性强等特点。混沌调制是一种基于混沌压缩感知理论的模拟信息转换方法，该方法将待采样信号调制到混沌系统的参数上，通过低速采样混沌系统状态输出实现压缩采样。本文设计

探讨了Chebyshev、改进型Logistic、Logistic和Tent四种典型混沌映射的映射参数与平衡性之间的关系,得出了混沌序列新的映射参数取值范围,为混沌扩频码的产生提供了依据;并通过四种混沌序列的平衡性曲线图和映射参数对混沌扩频通信系统的误码率影响曲线图,验证了新取值范围的正确性。仿真和分析表明:Chebyshev映射的平衡性最好。

混沌初始化的matlab代码

【TSP问题】基于混沌粒子群算法求解旅行商问题matlab源码.pdf

logistic映射matlab实现，内含3个m文件，包含了logistic映射与反logistic映射，可以和理论结合看能懂得更快。

通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

【图像加密】基于多种混沌序列Logistic+Tent+Kent+Hent实现图像加密与解密含Matlab源码

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。

本文详细阐述了混沌保密通信技术的主要进展及应用前景