Hybrid internal model control and proportional control of chaotic dynamical systems

INTRODUCTIONOneoftheoldestresearchesofchaosincon trolfieldscanbeseeninthepaperbyKalman(1956) ,whofirstfoundnon synchronousoscil lationsinatwo dimensionalsampled datacontrolsystem .IntheOGYmethoddevelopedbyOttetal.(1990 ) ,chaoticphenomenawaseliminatedbyadjustingparametersofthesystemswhenthechaoticorbitcomesnearaperiodicalorbit.ButtheOGY’smethodrequiresmonitoringthesys temlongenoughtodeterminealinearizationmodeintheneighborhoodofthedesiredunstableperiodicorbitbeforeitcanbeapplied .Besi…     

自然语言模糊性的科学哲学阐释

近年来在语义范畴内对语言和言语的模糊性的研究,使我们对自然语言模糊性的认识,止于由特定系统化方法所由得出的推论上,自然语言模糊性不仅仅是语义问题,还应站在科学哲学的高度,从语言——世界图景——认知上来认识这个问题。语言的模糊性负载着混沌的存在以及人们对这种存在的概念化过程中模糊逻辑的全部信息。     

激光控制受击囚禁离子的运动

考虑赝势近似下,驻波型激光脉冲和强激光场作用于Paul阱中的单离子系统产生的规则与混沌运动,应用积分法得到了系统的精确解,通过数值方法作出相空间轨道曲线,进一步讨论了阱频,激光驱动频率以及交变场频率之间产生共振时,克服共振失稳的方法．     

试论庚子之变后瑞洵在科布多地区的“筹防”活动

伴随着八国联军侵华和清廷对各国宣战,西北地区的边防形势变得异常严峻。为了防止俄国军队从陆路入侵科布多,履任不久的科布多参赞大臣瑞洵在其辖区大刀阔斧地挑练蒙兵、发展屯垦,进行了一系列的＂筹防＂活动。瑞洵的＂筹防＂活动,与随后不久开展的清末新政＂裕度支＂、＂精武备＂的宗旨是相契合的,实际上是新政在科布多地区推行的前奏和重要体现。     

基于混沌优化的支持向量机地下水位动态预测

地下水位动态受到自然因素和人为因素的影响,随机性明显,因此在地下水物理过程分析的基础上构建地下水位动态预测的随机性模型对地下水资源评价具有重要意义。本文将小样本机器学习理论——统计学习理论中的支持向量机理论引入地下水位动态预测。最小二乘支持向量机是支持向量机的一种,考虑到地下水位动态序列的长度和峰值突变性的特点,本文提出一种改进的支持向量机-峰值识别最小二乘支持向量机;并针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,结合混沌优化方法,建立了基于混沌优化的峰值识别最小二乘支持向量机地下水位动态预测模型;最后本文以内蒙古河套灌区义长灌域1990年~2004年3个灌期(夏灌(4月~6月)、秋灌(7月~9月)和秋浇(10月~11月)降水量、平均气温、蒸发量、引水量、地下水开采量、地下水排泄量和地下水位埋深共15年45个样本资料为数据源,将该模型和原最小二乘支持向量机模型分别用于义长灌域地下水位动态预测。结果表明,该模型的拟合值、检验值和预测值与实际值复合的很好,拟合的平均相对误差绝对值为2.0868%,检验的平均相对误差绝对值为3.4777%,预测的平均相对误差绝对值为6.8589%,且训练和测试速度快,而原最小二乘支持向量机模型预测的平均相对误差绝对值为20.6767%。因此,该模型用于地下水位动态预测是可行和有效的。     

浅谈混沌的研究方法与混沌控制

介绍了混沌的起源、发展、详细论述了研究混沌的主要数学方法,它们的主要优点及其局限性,以及控制混沌的重要性与控制混沌的方法,就混沌在一些学科及实际中的应用作了简略的介绍,并就混沌的未来发展作了展望。     

混沌控制及其应用

作为与量子力学、相对论相齐名的一个重大科学理论,混沌理论自产生以来产生了巨大影响同时也被广泛应用于各领域。随着科学的发展及人们对世界认识的深入,混沌理论越来越被人们看作是复杂系统的一个重要理论。而混沌控制是混沌理论走向应用的第一步,对混沌控制进行总结研究显得尤为重要。对前人在混沌控制方面的研究成果进行了总结和归纳,阐述了混沌控制的概念、方法以及应用。     

An empirical investigation of Web session workloads: Can self-similarity be explained by deterministic chaos?

Several studies of Web server workloads have hypothesized that these workloads are self-similar. The explanation commonly advanced for this phenomenon is that the distribution of Web server requests may be heavy-tailed. However, there is another possible explanation: self-similarity can also arise from deterministic, chaotic processes. To our knowledge, this possibility has not previously been investigated, and so existing studies on Web workloads lack an adequate comparison against this alternative. We conduct an empirical study of workloads from two different Web sites: one public university, and one private company, using the largest datasets that have been described in the literature. Our study employs methods from nonlinear time series analysis to search for chaotic behavior in the web logs of these two sites. While we do find that the deterministic components (i.e. the well-known “weekend effect”) are significant components in these time series, we do not find evidence of chaotic behavior. Predictive modeling experiments contrasting heavy-tailed with deterministic models showed that both approaches were equally effective in modeling our datasets.     

3次Schrdinger方程的数值与近似分析

首先,利用变换将Schrdinger化为了一实系统,通过数值方法分析了其不动点与混沌性质.然后,提出了一种求解Schrdinger稳定状态解的新方法即遗传牛顿法.并利用此方法求解Schrdinger方程稳定状态下的调和平衡解.研究了其频率响应曲线与近似解的性质.     

一种改进的混沌优化方法研究

为提高混沌优化方法的寻优速度和求解精度,本文提出一种改进的混沌优化方法,该方法结合幂函数载波和变尺度混沌优化方法的优点,在第一次载波中利用幂函数全局寻优,在第二次载波中,以当前最优解为中心,不断缩小优化变量的搜索区间进行双侧局部寻优。仿真结果表明,该方法可以明显提高收敛速度和精确性。