一类数字混沌保密语音通信系统

首次作出了一类数字混沌保密语音通讯系统的应用实验电路,提出了时钟——间隔脉冲驱动同步方法,分析了系统的噪声特性和保密性能。实验结果表明,基于数字混沌的保密语音通讯是可靠的。     

Logistic映射数字混沌产生器

对用于保密通信系统的连续流混沌产生器的原理及可实现性进行分析。在对Logistic映射的区间特性分析的基础上,首次研究并实现了一种Logistic映射数字混沌产生器,实验结果表明,输出混沌信号与logistic映射的分析结果一致,这说明了数字混沌产生器的有效性。     

一种新的模糊遗传算法

将模糊控制思想引入到遗传算法中,进行交叉概率P6和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法－模糊遗传算法,仿真结果表明：该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度。     

证据理论支持下的多专家求解理论框架

基于证据理论研究了多专家求解策略。依靠证据的积累不断缩小假设集，来逼近真值，能比较直观地反映多专家意见综合的结果。因而使决策具有很强的科学性，此理论在加热炉异常现象诊断专家系统中应用，效果理想。     

一类具有时变参数的混沌同步保密通信方法

针对混沌同步保密通信中由于同步实现导致参数敏感性下降,无法保证安全性的普遍问题,提出一类新的具有时变参数的混沌同步保密通信的理论方法,并证明了其同步稳定性.时变参数使混沌系统运动轨迹总体服从奇异吸引子,局部小范围作随机波动,混沌运动的复杂性显著提高,难以用参数估计方法破译.参数敏感度级数从1级提高到10级,使之有效抵御穷举法、基于相空间重构等方法的攻击.若采用主动-被动同步方式,同步误差为零.本方法适用于一类连续混沌系统.     

基于Varela免疫模型的免疫控制器的设计与仿真

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究.     

混沌的复杂度研究方法和Logistic映射分析

研究和评价了混沌复杂度3种定量分析方法——Lyapunov指数、分维、测度熵,及其它们之间的内在联系,并研究了一种简单有效的测度熵替代方法——近似熵(approx im ate entropy)方法.应用以上方法对Log istic映射复杂度进行了分析.结果表明Lyapunov指数和测度熵的值与复杂度基本呈线性关系,分维数与复杂度的函数关系尚难确定,且与Lyapunov指数、测度熵之间的关系也不明确.     

CNN-PDE非线性图像滤波器

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的.     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.