混沌时间序列局域法多步预报模型.doc(有程序下载) 针对混沌时间序列预测中用加权一阶局域法单步预报模型进行多步预报时计算量大且存在误差累积效应的不足，本文提出了基于相空间重构技术的局域法多步预报模型，包括加权一阶局域法多步预报模型和RBF神经网络多步预报模型。对几种典型混沌序列的预测仿真表明，两种模型对混沌时间序列的多步预报均较有效。 -chaotic time series Local Law multi-step prediction model. Doc (with the d

提出了用两种类随机性良好的混沌系统进行组合叠加产生混沌密钥信号的加密方案。该方案利用了混沌序列初值、系统参数和叠加 系数的秘密性算法高效快速、时空开销小。通过仿真实验分析，该系统能有效抵抗系统识别攻击，且密文加密效果好非常适合于资源开销,有限和实时性要求较高的安全通信场合。