数字混沌扩频序列的盲估计

混沌序列具有非线性、宽带类噪声、大的码族、任意长的周期且容易产生的特性,因此在扩频通信系统中很有实用价值。本文将文献[1]中对伪随机扩频序列盲估计的方法推广应用到混沌扩频通信中,并对其不足提出了改进方法。在只知道扩频码周期而无其它任何先验知识的条件下,利用特征值分析的方法可以对数字混沌直扩序列进行盲估计,仿真实验证明了该方法的有效性。     

论混沌振动CVRCC

碾压混凝土（RCC）技术是混凝土建造技术的重要进展，而混沌振动碾压是振动碾压的近代技术。作者结合上海产与徐州产混沌振动碾压机的宽带振动，分析混沌振动的碾压机理，提出混沌振动RCC新技术CVRCC。     

广义Hénon系统的广义超混沌同步

提出实现广义混沌或超混沌同步的一种构造响应系统的方法.该方法从已知的混沌或超混沌驱动系统出发,拆分并保留系统稳定的线性部分,通过对驱动系统变量的线性变换构造出响应系统.以具有超混沌特性的广义H啨non离散系统为例,理论分析和数值计算的结果完全一致,表明该方法对于构造广义混沌和超混沌同步系统十分有效.     

基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测

提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。     

混沌优化方法在灰色非线性水环境规划中的应用

通过把灰色参数和灰色变量视为混沌变量，利用混沌运动的遍历性、随机性、规律性以及对初值敏感性的特点，尝试应用具有优秀随机搜索性能的混沌优化方法求解水环境灰色非线性规划问题。实例研究证明，该方法具有搜索速度快、求解精度高的优点，因此对目标函数的优化结果比常规数值解法、遗传算法更加有效。     

256比特的混沌分组密码

由于密码分析研究的进展及DES自身的弱点,原64比特的DES将不能作为数据加密的标准算法而长期存在。在原来工作的基础上,本文提出了256比特的分组密码方案。密码算法由基于混沌映射的数字滤波器构造。     

非对称参数细胞神经网络中的混沌与分叉

研究了由３个细胞组成的细胞神经网络中的混沌与分叉现象。主要讨论了细胞神经网络中的一类特殊奇异吸引子，它由两个稳定平衡点和一个不稳定平衡点及其流形形成。通过取不同的初始值，可以在同一组参数焉获得３种不同的相轨线图，也可观察到一个稳定极限环的存在。     

基于Volterra模型的月径流预测研究

引入低维混沌动力系统相空间坐标重构的Volterra自适应模型，对多年月均径流序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测，以大渡河石棉水文站33年的月径流量预测为例进行验证，预测相对误差〈10％的月份占73．3％，相对误差〈20％的月份占90．0％，与人工神经网络预测结果进行对比，表明该方法准确率较高。