复杂度算法及其在强化混沌系统的分析中的应用

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1、原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容

2、，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者繇址翩签坶期：业年舅雩日中南大学硕士论文摘要复杂度算法及其在强化混沌系统分析中的应用摘要：本文以强化混沌系统(超混沌Lorenz系统、多翅膀Chen系统和多涡卷Chua系统)为研究对象，采用多种复杂度算法，分析了强化混沌系统的复杂度及其变化规律，研究结果具有理论意义和实际应用价值。研究了行为复杂度算法中的FuzzyEn算法、SCM算法和结构复

3、杂度中的SE算法、Co算法，阐述了算法原理，讨论了算法特性，分析了算法参数选取原则，并对比了算法的性能；利用四种复杂度算法计算了强化混沌系统原序列和伪随机序列的复杂度，从不同角度分析复杂度变化规律；设计并研究复杂度稳定性测度算法，分析了强化混沌系统的复杂度稳定性。结果表明，超混沌态时的超混沌Lorenz系统复杂度性能最优；多翅膀混沌系统复杂度随翅膀数增加而减小；多涡卷混沌系统复杂度随涡卷数增加呈总体保持的趋势，其SE方差稳定性是减小的；三类混沌系统复杂度由大到小依次为：超混沌Lorenz系统、多翅

4、膀Chen系统和多涡卷Chua系统。分析了强化混沌系统动力学复杂性，如相图、能谱结构等，其结果与复杂度测度结果一致。开发了一款MATLAB复杂度分析工具箱，并对其进行相关测试，结果表明工具箱的设计是合理可靠的。图55幅，表5个，参考文献75篇。关键词；复杂度；动力学复杂性；强化混沌系统；复杂度稳定性；复杂度工具箱分类号：TN918；N93本研究得到国家自然科学基金(编号：61161006，61073187)资助Ⅱ中南大学硕士论文AbstractComplexityalgorithmsanditsa

5、ppalicationintheanalysesoftheenhancedchaoticsystemsAbstract：Inthispaper,thecomplexitiesoftheenhancedchaoticsystems(hyperchaoticLorenzsystem，multi—wingChensystemandmulti-scrollChuasystem)areanalyzedbyemployingavarietyofcomplexityalgorithms．Theresultsha

6、veimportanttheorymeaningsandpracticalapplyingvalue．FuzzyEnalgorithmandSCMalgorithmselectedfrombehaviorcomplexityalgorithmsandSEalgorithmandCoalgorithmselectedfromstructurecomplexityalgorithmsareinvestigated，includingthealgorithmsprinciple，thealgorithm

7、characteristics，parametersselectingrulesandperformancecomparingamongalgorithms．Complexitiesoforiginalsequencesandpseudo—randomsequencesfromtheenhancedchaoticsystemsareanalyzedbythefourcomplexitymeasurealgorithms，respectively．Thus，complexitiesoftheenha

8、ncedchaoticsystemsareanalyzedfromdifferentangles．Complexitystabilitymeasurealgorithmsarealsodesignedandstudied，andthecomplexitystabilitiesoftheenhancedchaoticsystemsareanalyzed．TheresultsillustratethatthehyperchaoticLorenzsystemshowtheoptimalc