PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

自适应遗传算法优化神经网络的入侵检测研究

入侵检测是一种动态的安全防护技术,能够对网络内部、外部攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常见的智能入侵检测方法.针对神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,提出了一种将神经网络和遗传算法相结合,用遗传算法优化神经网络权值,在遗传算法优化神经网络时采用自适应遗传操作.将自适应遗传算法优化神经网络算法应用于入侵检测系统中,实验结果表明,该方法能够有效的提高系统的检测率,降低误报率和漏报率.     

WCDMA系统下行功率控制方案

功率控制是WCDMA移动通信系统中提高系统容量和保证链路通信质量的关键技术。传统的下行链路功率控制方案的实现主要存在两个问题:基站发射功率的失衡和下行链路干扰过大。为了解决这两个问题,主要介绍了两种新的下行功率控制方案:站选择分集发射和调整TPC频率功率控制。其中前一种方案用于减小下行链路干扰,后一种方案用于恢复基站发射功率的平衡。研究表明,利用上述方案能够有效减小软切换中继站发射功率的差异以及下行链路干扰,从而提高了系统容量。     

瑞利衰落信道最大比合并的误码率改进新方法

通过分析瑞利衰落信道模型,以及BPSK在最大比合并瑞利衰落信号下的误码率解析结果,提出了在最大比合并之前添加自动增益控制模块,弥补接收过程带来的信噪比损失,从而改善误码率性能。通过Matlab数值仿真的方法,证明采用在最大比合并之前添加自动增益控制过程的分集接收策略能有效地改善瑞利衰落对无线信道传输信号的影响。     

改进型粒子蚁群算法的应用研究

粒子蚁群算法综合了蚁群算法和粒子群算法的特点,在局部最优和全局最优解之间取得平衡。新算法在蚂蚁迭代过程中,每隔一定代数将数据引入粒子群运算以提高收敛速度。根据对TSP的eil51问题进行仿真结果可以看出,与通常蚁群算法相比,该算法不仅精度上较为满意,而且效率极高,具有良好的应用前景。     

基于混沌映射的图像加密算法

提出一种基于混沌映射的图像加密算法,该算法对图像进行拉伸融合折叠变换,通过映射其矩阵的某行数据,得到修改Logistic映射初值的关键密钥m,并由2个Logistic混沌映射相结合产生加密序列,将图像与该序列进行相应代数运算,从而获得加密图像。理论分析和实验结果表明,该算法对密钥具有较强的敏感性,且加密图的像素值分布较均匀。     

基于新的超混沌系统的图像加密方案

提出了一个新的超混沌系统,分析了新系统的混沌吸引子相图、平衡点及其性质、工yapunov指数等非线性动力学特性,并用该超混沌系统对图像进行加密研究。给出了一种新的基于四维超混沌系统的图像加密算法。实验结果及安全性分析表明,该算法具有较强的抵御穷举攻击、统计攻击、已知明文攻击能力,因而具有较高的安全性。     

大型桥梁分布式健康监测系统设计

传统的桥梁监测方法，存在实时性差、精确度低、浪费人力等缺点。文章根据我国目前的实际情况，提出了一种利用Internet网络作为传输媒介的分布式桥梁健康监测解决方案，可实现对桥梁状态的实时远程自动监测，克服了传统方法的缺点，实验测试取得良好效果。     

一种基于观测器的混沌同步设计方法

本文基于工程上广为应用的非线性观测器思想,设计了一种混沌通信系统的同步设计方法:针对最新提出的统一混沌系统模型,采用状态观测器同步理论,通过设计合适的状态观测器,研究了随机扰动存在的情况下的混沌系统同步问题.对本文所考虑的观测器,还可以通过改变的值来调整观测器的参数,以满足一定的性能指标要求,从而在实际上更具有应用价值.该方法无需计算同步的条件李亚普诺夫指数,而且对噪声有一定的鲁棒性.通过MTLAB 6.5仿真,表明了该方法的有效性.     

基于DMFT的高动态载波捕获算法的改进

基于FFT的载波捕获方法对高动态信号不能适用,离散匹配傅里叶变换(DMFT)虽可用于高动态信号,但是其运算量大、精确度差。基于以上分析本文提出了将延迟自相关、FFT与DMFT三者相结合的二维载波捕获算法。首先将中频采样信号与其延迟做自相关,通过信号的延迟自相关的FFT得到频率变化率的粗略估计值,进而得到起始频偏的粗略估计值,然后在所得值附近利用DMFT进行搜索,从而获得高精度的参数估计值。此方法缩小了搜索的范围,在运算量减少的同时,也提高了参数的估计精度。仿真结果证明本文提出的方法有效可行。