内容概要：本文详细介绍了如何利用改进版蛇优化算法（GOSO/ISO）优化XGBoost的回归预测模型。首先，通过混沌映射初始化种群，使初始解更加均匀分布，避免随机初始化的局限性。其次，采用减法优化器改进位置更新公式，增强算法的勘探能力和收敛速度。最后，加入反向学习策略，帮助算法跳出局部最优解。文中提供了详细的MATLAB代码实现，涵盖混沌映射、减法优化器、反向学习以及XGBoost参数调优的具体步骤。此外，还讨论了多种评价指标如MAE、MSE、RMSE、MAPE和R²，用于全面评估模型性能。 适合人群：具备一定机器学习和MATLAB编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效调优XGBoost参数的回归预测任务，特别是在处理复杂非线性关系的数据集时。目标是提高模型的预测精度和收敛速度，减少人工调参的时间成本。 其他说明：文中提到的方法已在多个数据集上进行了验证，如电力负荷预测、混凝土抗压强度预测等，取得了显著的效果提升。建议读者在实践中结合具体应用场景调整参数范围和混沌映射类型。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。

借鉴多媒体数字水印技术，提出了一种基于混沌的DCT域关系数据库水印算法，运用混沌序列对版权图像加密生成水印信息，并嵌入到候选属性的DCT中频系数中。利用DCT在频域中实现水印与载体的融合，隐蔽性更强，弥补了空域水印算法的不足；混沌序列的伪随机性和初值敏感性为数字水印的安全性提供了保证。实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的不可见性。

基于混沌映射虫口映射的语音加解密程序，虫口函数生成密钥，通过加密算法对一段语音进行加密

matlab三维Logistic混沌映射（3D Logistic chaotic map）。三维logistic图的特征图(Characteristic plot of 3D logistic map)。三个混沌序列（An,Bn,Cn）随机序列图。

为了实现光学图像的非线性加密,设计了一种基于随机分数梅林变换的光学图像加密方法,构造了相应的光学加密装置。该装置采用混沌映射生成一对共轭随机相位掩模放置于分数傅里叶变换光学装置的两端,对分数傅里叶变换的核函数进行随机化处理,得到随机分数傅里叶变换。随机分数梅林变换由对数-极坐标变换和随机分数傅里叶变换组成,光学图像经随机分数梅林变换得到复值密文,从而完成图像的像素值和像素点位置的双重加密。对应所有密钥计算了输入图像和解密图像的均方误差,混沌映射的初值增大10-16时,解密图像的均方误差放大200倍以上,其作为密钥扩大了加密算法的密钥空间;随机分数梅林变换的分数阶次作为密钥也具有很高的敏感度。数...

tent帐篷映射分岔图 Henon映射 matlab 运行可直接看图

提出一种基于二维Logistic混沌映射的DWT变换域脆弱数字水印算法。首先利用原始图像的特征信息结合密钥生成二维混沌映射的初值从而生成水印信息；为了实现盲检测，该算法结合小波变换后的特征信息将水印信息嵌入到经小波变换后的高频部分;最后将修改后的小波系数与其他系数重组做离散小波反变换IDWT，从而得到含水印的图像。实验证明，该算法不但能增强水印的安全性，还有良好的不可见性和图像定位篡改能力。

DNA计算图像加密.zip，包含很多函数，都是main函数所需要的。运行main函数就可以得到加密前的图像，已经加密的图像，和解密图像。