猩红热和流脑流行过程的混沌分维研究

以本溪市１９５５ ～１９９６ 年的猩红热和流脑逐月发病的数据为根据，利用混沌动力学中“相空间技术”，对流行病过程进行能量谱分析及混沌分析·发现流脑的流行过程是混沌的，猩红热的流行过程是周期的； 并得到本溪流脑数据的混沌迭代模型·在模型参数变化范围内，经历了周期状态、混沌状态、吸引不动的稳定状态之间的转换，这表明流脑流行过程是复杂的，给出流行的“阈值”，以控制其流行涨落；求出流脑的关联分维是２８２１·为离散时间序列的分析研究提供了一种新方法·

高维混沌在疾病流行过程研究中的应用

以本溪市 195 5～ 1996年的猩红热、流脑、肝炎和伤寒逐月发病的数据为根据 ,利用混沌动力学中“相空间技术”,对疾病流行过程进行能量谱分析及混沌分析 .发现流脑和伤寒的流行过程是混沌的 ;并得到本溪流脑和伤寒数据的混沌迭代模型 .在模型参数变化范围内 ,流脑经历了周期状态、混沌状态、吸引不动的稳定状态之间的转换 ;伤寒经历了周期状态、混沌状态之间的转换 ;这表明疾病流行过程是复杂的 .给出疾病流行的“阈值”,以控制其流行涨落 .求出流脑的关联分维是2 .82 1,伤寒的关联分维是 3.0

肝炎和伤寒流行过程的混沌分维研究

以辽宁省本溪市 １９５５－１９９６年的肝炎、伤寒逐月发病的数据为根据，利用混沌动力学中“相空间技术”，对流行病过程进行能量谱分析及混沌分析．发现伤寒的流行过程是混沌的，混沌迭代模型是Ｘｔ＋１＝ｒＸｔｅｘｐ｛－０．００００９２８７（Ｘｔ－３３．２５３５２）２）；肝炎的流行过程是非混沌的．在模型参数变化范围内，经历了周期状态、混沌状态之间的转换，这表明伤寒的流行过程是复杂的，给出了流行病的“阈值”，以控制它们的流行涨落，求出伤寒的关联分维是３．

变电站电力系统的自动化智能控制技术研究

变电站电力系统涉及多个设备和部件的相互作用,具有复杂的结构和动态特性,导致对其稳定性控制的难度较大。为此,搭建变电站电力系统数学模型,并利用混沌吸引子相图模拟变电站电力系统扰动过程。基于此,通过量化扰动自动化智能控制指令,设计变电站电力系统扰动自动化智能控制器,完成对变电站电力系统的自动化智能控制。实验结果显示:与文献方法相比之下,研究方法应用后,控制的幅值误差和频率误差均更小。

超混沌系统在图像置乱加密中的算法探究

受到离散数学中超混沌系统及信息转移的启发,将尝试结合两者形成新算法框架并应用于图像加密相关的信息安全领域。通过分析超混沌系统,计算生成混沌吸引子相图、像素值相关度等非线性动力学特性,并实现超混沌系统展开对图像加密的研究,并着眼超混沌序列对于初始条件的敏感性、相邻像素差置乱度、图像加密/解密速度进行实践测试。实验成果及安全性分析表明,在该算法及所提议的框架下具有较强的抵御穷举攻击、统计攻击等,具有一定的扩展意义。

猩红热和流脑流行过程的混沌分维研究

以辽宁省本溪市 1 955～ 1 996年的猩红热和流脑逐月发病的数据为根据 ,利用混沌动力学中“相空间技术”,对流行病过程进行能量谱分析及混沌分析 ,发现流脑的流行过程是混沌的 ,猩红热的流行过程是周期的 .本溪流脑数据的混沌迭代模型是 Xt+1=r X2texp{ -0 .0 0 3394 ( Xt-1 4 .4 1 0 96) 2 } ,在模型参数变化范围内 ,经历了周期状态、混沌状态、吸引不动的稳定状态之间的转移 ,这表明流脑流行过程是复杂的 ,给出流行的“阈值”,以控制其流行涨落 ;求出流脑的关联分维是 2 .82 1 .为时间序列的分析研究提供了一种新方法 .