基于耦合的Henon和Sine映射及彩色图像加密

针对现有混沌映射模型的混沌空间小及混沌能力弱的问题,通过耦合二维Henon混沌映射模型和Sine混沌映射模型,设计一种新的二维混沌映射模型,通过耦合Sine混沌映射模型和Logistic混沌映射模型,设计一种新的一维混沌映射模型。针对使用单一置乱方法进行图像加密时安全性能不高的问题,通过使用Lorenz映射设计一种随机选择置乱算法的方法。使用设计的两种混沌映射及置乱选择方法,提出一种彩色图像加密方案。仿真实验结果表明:所提方法具有较大的置乱范围、较高的安全性和良好的图像加密效果,对常见的攻击有较强的抵抗力,且易于实现。

基于离散混沌映射的光纤通信数据置乱加密研究

光纤通信数据一次加密并不能使所有数据呈现置乱状态,数据安全性依旧比较差,所以研究基于离散混沌映射的光纤通信数据置乱加密方法。对原始光纤通信数据展开小波分解,根据骑士巡游理论以及小波子带的特点将全部小波系数置乱,完成光纤通信数据置乱。通过离散混沌映射和Sine映射的离散混沌系统构建混沌序列,利用混沌序列对数据进行一次加密处理,采用位置矩阵对光纤通信数据展开二次加密处理,实现光纤通信数据置乱加密。实验结果表明,所提方法可以有效提升光纤通信数据的安全性,数据加密效果和保密性能良好。

二维Sine-Tent超混沌映射及其在图像加密中的应用

为了进一步增强混沌映射结构的复杂性,提高混沌映射的混沌性能达到增强图像加密算法的目的,本文提出了一种复合一维Sine和Tent混沌映射的二维超混沌图像加密算法.首先,将一维Sine混沌映射和一维Tent映射增加非线性项,将其中的一个变量作为扰动源对混沌映射的迭代过程进行扰动.构建了一个二维Sine-Tent超混沌复合映射,通过Lyapunov、分岔图指数等衡量标准,对该映射的超混沌特性进行了验证.基于此混沌映射,采用"比特级置乱-比特级扩散"策略,按照行列的顺序,对图像进行两次置乱,然后将置乱后的图像进行两次扩散,得到密文图像.最后通过密钥空间大小,差分攻击分析,自相关性分析,局部信息熵,算法鲁棒性进行了算法安全性分析,理论分析和实验仿真验证了该算法的有效性和实用性.

一种基于改进型Sine映射的快速混沌图像加密算法

针对Sine混沌映射的概率密度分布不均匀的问题,提出了一种改进的Sine映射系统。该系统在相平面内分布均匀,且具有更大的初始参数范围。基于该系统,建立快速混沌图像加密算法,对明文图像执行像素置乱、扩散及异或操作,使得密文图像呈噪声样式。实验及安全分析表明,该加密算法在加密速度、安全性能方面具有良好的特性。

高维映射的Hopf分叉分析及其在冲击振动系统中的应用

应用中心流形范式方法研究了高维映射方程在非共振和弱共振情况下的 Ｈｏｐｆ 分叉问题，计算了中心流形，给出了映射的降维过程和简化方程，将 Ｒ２ 映射的 Ｈｏｐｆ分叉理论推广到了高维映射。应用该方法分析了一类两自由度冲击振动系统周期运动 Ｈｏｐｆ 分叉的存在性。

基于三维分段Sine映射的彩色图像加密

Sine映射因其结构简单、传输效率高,被广泛运用在图像加密领域,但从安全应用的角度看,Sine映射也存在Lyapunov指数过小,概率密度分布不均匀等缺点.为了克服这些固有缺点,本文提出了参数耦合分段Sine映射,并以此为基本单元构造了一个三维混沌模型.基于此三维混沌模型提出了一种新的彩色图像加密算法.在加密算法中,利用该模型输出的3个伪随机序列分别构造两个初等变换矩阵,对彩色图像的RGB信息进行置乱操作;然后再从模型中提取状态值构造整数序列,对置乱后得图像进行扩散操作,最后产生密文图像.仿真实验及性能分析表明,该方案安全可靠,能够有效满足图像在网络中安全传输的需求.

基于新的组合混沌映射的图像加密算法

文中根据污染动力系统定义,将一维混沌映射Logictis和Sine重新组合为一个新的混沌映射,通过单比特频率测试、游程测试以及离散傅里叶(谱)测试和Lyapunov指数等仿真测试,表明新的组合混沌映射生成的序列值分布均匀、离散型强,具有更为复杂的混沌特性;将该混沌映射应用于图像加密算法中,通过模拟测试,加密图像的各项指标测试结果都非常接近于最佳期望值,说明加密算法具有良好的抗攻击能力,新构造的组合混沌映射在信息安全领域具有良好的应用前景.

基于Logistic混沌映射优化的君主蝶优化算法

君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是2015年提出的一种模拟君主蝶的迁徙行为的元启发式算法.通过对MBO的研究发现其在处理高维问题时易陷入局部最优与迁移算子产生的子代受父代影响过大的问题,本文提出新算法,Logistic混沌映射君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization with Logistic Chaotic Map,LCMMBO),使用Logistic混沌映射扰动最优解以增强其跳出局部最优的能力,优化了迁移算子中子代传递的方式以增强其全局搜索的能力.通过仿真实验发现其在处理高维的优化问题时表现出良好的性能,不仅鲁棒性优异,而且跳出局部最优的能力强.

n方体连续自映射混沌集合的Hausdorff维数

把线段、方体自映射混沌集合的Hausdorff维数的有关结果推广到n方体上,证明在C0(I^n)中存在一个剩余集R,使对每一f∈R,如果集合C■I^n对f是Li-Yorke混沌的,则dimH(C)≤n-1.对于高维笛卡尔积的情形,也得到类似的结果,即在C^0(I^ni,I^ni)中存在一个剩余集Ri,使得对于每个fi∈Ri,i=1,2,若集合Ci■I^ni对于fi而言是Li-Yorke混沌的,则dimH(C1×C2)≤n-1.

耦合sine映射的图像加密方法

目的:基于彩色图像具有RGB三个分量的原理,设计出基于Sine映射耦合的三种不同的三维混沌映射,并对比三种新型混沌映射在相同的加密算法中的加密效果。方法:基于新型耦合出的三维混沌映射,验证其混沌特性,并使用在加密图像中,将彩色图像分为R,G,B三层,分别用耦合出的新型三维混沌映射随机加密彩色图像的R,G,B三层。结论:本文新设计的三个新型三维耦合映射结合相同的加密算法都能取得不错的加密效果。

基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法

在经典三维无线传感器网络定位算法中,极大似然估计法定位存在矩阵无法求逆的问题。针对此情况,提出了一种基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法。首先,引入Sine映射对金枪鱼群初始种群进行混沌映射,增强了初始种群的多样性及均匀性。其次,结合非线性收敛因子和自适应权重策略对金枪鱼每次位置迭代更新进行优化,避免算法陷入局部最优,进一步提升算法的搜索速度和寻优的准确性。最后,采用多策略增强金枪鱼群优化算法在三维空间中对每个未知节点位置进行计算,解决了矩阵无法求逆的情况,有效降低了待定位节点位置的计算误差。实验结果表明:新提出的定位算法、经典三维定位算法、三维加权DV-Hop定位算法与灰狼优化的三维定位算法平均定位误差分别为13%、73%、30%和17%。

一种基于MIDBO-BP的地下水位预测系统

地下水位预测是合理开发利用地下水资源的重要手段,有助于减少消耗,节约地下水资源。针对地下水位与降水量、温度及地下水开采量等因素之间的复杂关系,文章提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(MIDBO)优化BP神经网络(MIDBO-BP)的地下水位预测模型。首先,对蜣螂算法(DBO)加入融合策略和混沌策略,利用鱼鹰算法(OOA)的全局勘探阶段代替蜣螂算法的滚球阶段,再引入Sine混沌映射和自适应t分布策略增强算法的全局搜索能力,并利用6个基准测试函数检测MIDBO的性能,得出MIDBO性能更佳的结论。其次,建立MIDBO优化BP神经网络的地下水位预测模型,将MIDBO寻优得到的最佳权值和阈值赋予BP神经网络。最后,以2018—2021年益阳市气象数据和地下水开采量数据为依据,利用BP神经网络模型、DBO-BP模型及MIDBO-BP模型进行地下水位预测。结果表明,多策略改进蜣螂算法优化BP神经网络的地下水位预测模型具有最佳的预测精度和收敛速度。

基于混沌模拟退火神经网络模型的电力系统经济负荷分配

在传统混沌神经网络模型的基础上,提出了一种具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型(CSA-DCN)。该模型结合了 Hopfield 神经网络(HNN)与模拟退火算法(SA)的优点,并引入通过 Logistic 映射迭代函数产生的衰减混沌噪声,从而使该模型可以有效地解决高维、离散、非凸的非线性约束优化问题。例如电力系统经济负荷分配(ELD)问题,在考虑网损、阀点效应的情况下,将该模型应用于解决 ELD问题。通过多个算例仿真计算表明,该模型的算法是可行和有效的。CSA-DCN 模型是一种适用性很强的优化模型,可以应用于电力系统或其它行业系统的优化问题中。

一类数字混沌保密语音通信系统的保密性能分析

分析了一类数字混沌保密语音通信系统在回归映射攻击、相空间重构攻击、泄密攻击下的保密性能，实验和仿真表明基于数字混沌的保密语音通信系统比基于连续流混沌的保密语音通信系统有更强的保密性能．最后，提出了分时映射多刀开关及同时多映射复合的高维混沌等，以进一步提高保密性能．

PMUCR方法在高维非线性动力学系统中的应用

对现有的若干种胞映射方法应用于高维非线性动力学系统全局分析时存在的局限性进行了分析,在此基础上,提出了胞映射方法应用于高维系统时需遵循的几个原则:选择合适的分析平面;减少数据量;确定吸引子在相空间中的位置。根据这些原则,对胞参考点映射法(PMUCR)进行了改进,并对该改进方法应用于2维系统和4维系统时消耗的相对CPU时间进行了比较,结果表明,该改进方法能有效地应用于高维非线性动力学系统中。最后以船舶机械非线性隔振系统为例,分别分析了该改进方法在系统呈现周期运动和混沌运动时的应用。

融合多策略的改进黏菌算法及工程应用

黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是根据黏菌个体振荡捕食行为提出的一种新型元启发式算法,因其原理简单被应用于多种复杂的优化问题中,基本的SMA在处理一些较为复杂的问题时仍然存在收敛速度较慢、精度不足、鲁棒性差等劣势。为克服这些缺点,提升原算法性能,提出一种融合Sine混沌映射、t分布以及黄金正弦策略的改进黏菌算法(GTSMA)。首先,引入Sine混沌序列初始化种群,提高算法在初始迭代过程中黏菌种群个体的多样性;其次,在黏菌个体更新位置过程中将自由度参数t与基本SMA融合,增加算法跳出局部最优的概率;最后,通过与黄金正弦算法相结合,挑选更优秀的黏菌个体,输出最优解。利用基准测试函数、CEC2021测试集将GTSMA与其他算法进行对比,实验结果表明GTSMA在测试过程中鲁棒性、寻优精度和收敛性能都优于其他算法。将GTSMA应用于工程优化问题,进一步验证了GTSMA在处理实际优化问题上的优越性。

多参数对混沌系统的影响

针对离散混沌系统有时会出现多个参数同时参与系统行为的情况,提出了多参数离散混沌系统的一般形式表达式。对于多参数离散混沌系统,如果确定了不同的系统参数,混沌系统的一般形式可转化为相应的混沌系统。通过对多参数离散混沌系统的动力学行为分析,发现同一离散混沌系统在多个参数的影响下,会出现复杂的动力学行为。给出了分岔序列的具体计算方法和步骤,数值模拟实验表明该方法的正确性和有效性。

一种改进的复合混沌系统及其性能

针对现有一维复合混沌系统存在的混沌区间不连续、混沌区间小、序列随机性差以及初值敏感性低等问题,提出一种改进的一维复合混沌系统。该系统使用Logistic映射和Sine映射作为种子映射,通过扩展系统参数对种子映射进行随机地复合和组合,然后取模得到混沌映射。对该复合混沌系统的李雅普诺夫(Lyapunov)指数、分岔图、序列随机性、相关系数、平衡度、初值敏感性和位变化率等性能指标进行仿真,结果表明,与相关的一维复合混沌系统相比,提出混沌系统混沌区间连续无断点、混沌区间较大、生成序列随机性能较好,初值敏感性较高,表现出更为复杂的混沌特性。

基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密算法

针对图像传输安全问题,本文提出基于细胞神经网络CNN超混沌的特性结合一般形式的三次函数鲁棒映射和高维Lorenz系统对图像采取双扩散-置乱的加密操作.仿真结果表明本文设计的算法具有优良的加密效果,且密钥空间大、密文敏感性强、信息熵值7.9994接近理想值,能有效抵抗统计攻击等.具有一定的运用价值.

多策略融合的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法容易因初始种群的多样性不足,导致算法的搜索能力下降;以及在搜索后期,算法容易陷入到局部最优的问题,提出一种多策略融合的麻雀搜索算法(multi-strategy fusion sparrow search algorithm, ISSA).在算法初始化阶段,引入高维Sine混沌映射来初始化种群,提高初始种群的质量,增强种群多样性;其次,引入衰减因子,作用在发现者阶段,衰减因子的自适应性,平衡了前期全局搜索和后期局部寻优的性能;最后引入柯西变异和变化选择策略,让搜索个体可以跳出局部限制继续搜索,增强局部搜索能力.随机抽取6个benchmark测试函数,实验结果验证了ISSA在寻找最优值等方面相比原算法得到了有效的提升.