基于混沌映射的纹理图象生成方法

在基于BP神经网络生成纹理图象方法^[1]的基础上，提出了一种基于Logistic映射和多层前向神经网络的纹理图象生成方法，该方法使用Logistic映射来调整多层前向神经网络的网络参数，即用Logistic映射产生一组混沌变量，这组混沌变量中的每一个数对应一个需要调整的神经网络参数，由于Logistic映射具有的混沌特性，使多层前向神经网络每次迭代都会产生一组不同的参数，从而克服了使用BP算法调整神经网络参数时容易收敛的缺点，这种基于混沌映射的方法既保留了基于BP神经网络生成纹理图象方法的优点，又对其进行了改进。该方法因不需要计算网络的误差，从而大大简化了计算过程，并且可以产生比使用原有方法更加丰富的纹理图象，仿真结果表明，使用这种改进后的方法比原有的方法更加简单有效。     

一种新型Skew Tent映射的混沌混合优化算法

针对已有的混沌优化算法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而该混沌序列的概率密度函数呈两头多、中间少的切比雪夫型的分布性质,不利于搜索的效率和能力,为此,首先构造一种新型混沌映射序列发生器—Skew Tent映射并结合迭代优化特点加以改进,然后分析了它的混沌特性．其次,将改进的混沌映射与Alopex启发算法相结合,充分发挥Alopex算法的快速搜索能力和混沌优化全局寻优的特性,提出一种混沌混合优化算法,提高了算法的收敛速度和有效搜索全局最优解．最后,仿真算例验证了该算法的有效性和Skew Tent混沌映射的应用前景．     

改进混沌PSO算法的BP网络优化

提出了一种改进混沌粒子群算法(MCPSO)与BP算法的混合算法(MCPSO—BP),该算法综合了改进粒子群算法全局寻优的高效性,混沌算法局部搜索的遍历性和BP算法快速的局部搜索能力。仿真结果表明,MCPSO—BP算法网络结构简单,收敛速度快,并具有良好的逼近能力和泛化能力。     

基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法*

已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。     

基于混合混沌与位分解的图像置乱改进算法

针对当前基于混沌系统的图像置乱算法中所存在的“平凡密钥”现象,对一种基于Logistic混沌序列与位交换的图像置乱算法进行了分析,给出了改进算法。算法采用Logistic与Chebyshev混合混沌映射交替迭代生成混沌序列,在完成像素点重新散布后,根据其位置信息截取混沌二值序列实现对像素灰度值的加密。仿真实验结果表明,该算法具有良好的图像置乱效果及更好的安全性。     

基于混沌算法信息安全系统的研究

随着网络技术、信息技术的快速发展,信息安全越来越受到人们的关注,在众多信息加密方法中,混沌算法具有良好的伪随机性、敏感性、历遍性等应用性。文章设计基于混沌算法的信息安全系统,该系统利用分段线性混沌映射、k阶Chebychev映射和Logistic映射进行复合实现信息安全传输过程中的一次一密。     

基于混沌的序列密码加密算法

提出了基于Logistic映射的混沌序列密码加密加密算法和基于Lorenz 系统的混沌序列密码加密算法，给出了C语言程序的图像加密实例，基于Logistic映射的加密算法比基于Lorenz系统的加密算法具有更快的运算速度，但后者的安全性更高，研究表明，利用混沌系统产生序列密码是可行的，算法是安全的。     

基于整数混合混沌的无线传感器分组加密算法

近几年混沌理论越来越多的应用于加密领域,其本身的特性更适合资源受限的无线传感器网络。本文提出了一种基于Kent映射和Logistic映射的混合混沌系统,并采用适合无线传感器网络的基于Feistel网络结构的分组加密算法,最后对算法的安全性和加密性能进行了分析。结果表明:算法具有较高的安全性和较快的加密速度。     

基于复合混沌系统的数字图像加密方法研究

分析了现有图像加密方法的安全性，提出了一种改进的图像加密方法，将两套Logistic映射组合起来构成参数变化的双Logistic映射复合混沌系统，系统中的Logistic映射相互控制对方的μ参数，并产生两个混沌序列。然后用其中一个混沌序列对图像矩阵进行置乱，另一个混沌序列用于对图像信息进行异或加密。计算机仿真结果表明，该加密方法具有良好的加密效果，具有可行性，算法实现简洁，有较强的抗攻击和抗噪声能力。     

一种基于共轭混沌映射的图像加密算法

本文应用离散混沌动力映射和Tent映射的图像加密算法。利用共系统，针对图像数据的存储特点，设计了一种基于共轭混沌映射Logistic轭映射产生密钥流改变原图像的灰度值；运用一类标准混沌映射，构造了一种具有强非线性藕合结构的置换方式，从而改变像素点的位置。同时，对提出的算法进行仿真实验和安全性分析，结果表明该算法具有安全性高和加密速度快等特点。     

基于Hénon映射的自适应克隆选择优化算法

免疫算法与遗传算法都存在的不成熟收敛问题。混沌优化方法是近年出现一种新的优化技术,通常使用Logistic或Tent映射产生混沌序列进行搜索,Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数切比雪夫型分布,当最优值落在[0,1]的中间位置时,这种分布特性会影响全局搜索能力和效率。而Tent映射也存在迭代易落入小周期循环的问题。针对免疫算法和混沌优化算法中存在的缺陷,该文用变尺度的搜索策略,提出了一种基于Hénon映射的自适应克隆选择的优化算法,数值仿真结果表明,该文提出的算法提高了局部搜索的能力及其计算效率,算法可行有效。     

A new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm and its application

Based on results of chaos characteristics comparing one-dimensional iterative chaotic self-map x = sin(2/x) with infinite collapses within the finite region[-1;1] to some representative iterative chaotic maps with finite collapses (e.g., Logistic map, Tent map, and Chebyshev map), a new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm (AMSCOA) is proposed by using the chaos model x = in(2/x). In the optimization algorithm, in order to ensure its advantage of speed convergence and high precision in the seeking optimization process, some measures are taken: 1) the searching space of optimized variables is reduced continuously due to adaptive mutative scale method and the searching precision is enhanced accordingly; 2) the most circle time is regarded as its control guideline. The calculation examples about three testing functions reveal that the adaptive mutative scale chaos optimization algorithm has both high searching speed and precision.     

A new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm and its application

Based on results of chaos characteristics comparing one-dimensional iterative chaotic self-map x = sin（2/x） with infinite collapses within the finite region[-1, 1] to some representative iterative chaotic maps with finite collapses （e.g., Logistic map, Tent map, and Chebyshev map）, a new adaptive mutative scale chaos optimization algorithm （AMSCOA） is proposed by using the chaos model x = sin（2/x）. In the optimization algorithm, in order to ensure its advantage of speed convergence and high precision in the seeking optimization process, some measures are taken： 1） the searching space of optimized variables is reduced continuously due to adaptive mutative scale method and the searching precision is enhanced accordingly; 2） the most circle time is regarded as its control guideline. The calculation examples about three testing functions reveal that the adaptive mutative scale chaos optimization algorithm has both high searching speed and precision.     

混沌蚁群组合优化算法实现盲信号检测

根据混沌映射的伪随机性、遍历性以及规律性等特点提出一种新的算法,基于混沌-蚁群组合优化盲检测算法,即在信息素初始化时采用混沌初始化,并且在信息素更新时加入混沌扰动。仿真实验分别采用了4种不同的混沌映射：经典的Logistic映射、两种阶数不同的切比雪夫映射和改进的H映射。仿真结果表明,提出的基于混沌蚁群组合优化盲检测算法（CACO）可以提高计算效率,表现出了优于文献算法的良好性能。     

一种基于混沌系统及Henon映射的快速图像加密算法

提出一种新的基于混沌系统及Henon映射的图像加密算法．使用经过取模处理的可逆二维非线性Henon映射对各像素点的灰度值进行链式循环迭代,每个迭代环节中Henon映射的参数与迭代次数依次取自一维混沌映射生成的混沌序列．该算法设计简单、运算快速、解密准确,尤其是解决了基于混沌或非线性变换的加密算法中普遍存在的由于计算机的有限精度或各计算机精度不同所导致的解密失败的难题,避免了常用置乱变换算法固有的缺陷及密码强度的不足,具有很高的安全性．     

一种基于混沌序列的加密算法设计

加密是保证敏感信息安全的重要手段。该文设计了一种基于混沌序列的加密方法。该方法以非线性动力系统的Logistic映射为模型,采用线性同余法生成序列参与融合扰动,解决混沌有限精度问题。加密算法中,引入明文长度作为控制参数,控制混沌及线性同余的初始循环次数,使密钥流与要加密的明文相关,增加密钥流的复杂性和随机性,抵御混沌重构攻击,进一步增加安全性。实验结果表明,该算法能够得到令人满意的效果。     

Utilising the chaos-induced discrete self organising migrating algorithm to solve the lot-streaming flowshop scheduling problem with setup time

The Dissipative Lozi chaotic map is embedded in the discrete self organising migrating algorithm (DSOMA), as a pseudorandom generator. This novel chaotic based algorithm is applied to the constraint based lot-streaming flowshop scheduling problem. Two new and unique data sets generated using the Lozi and Delayed Logistic maps are used to compare the chaos embedded DSOMA and the generic DSOMA utilising the venerable Mersenne Twister. In total, 100 data sets were tested by these two algorithms, for the idling and the non-idling case. From the obtained results, the chaos variant algorithm is shown to significantly improve the performance of generic DSOMA.     

混沌细菌群体趋药算法及应用

为了解决传统细菌群体趋药优化算法的收敛速度较慢问题,提出混沌细菌群体趋药算法。该算法在细菌群体中加入基于Tent映射的混沌搜索,增加了细菌群体中个体的多样性,将寻优过程分成趋药细菌群和混沌细菌群同时进行,提高了细菌群体优化算法的全局收敛能力。典型实例表明,本方法收敛速度快,优于传统细菌群体趋药优化算法。     

基于复合混沌动力系统的图像加密算法设计

本文通过对部分数字化混沌图像加密算法的分析研究,设计了一个基于复合离散混沌动力系统的对称图像加密算法。该对称图像加密算法充分利用混沌变化的特性,以Logistic映射和Chebyshev映射生成的混沌序列为初始序列,结合对图像的切割、拉伸、折叠变换,充分打乱图像像素间的相关性,使得针对这两个混沌映射的现有分析方法不再有效,并且可以实现较高的加密速度。实验结果证明了算法的有效性和计算速度。