导读:本文包含了混沌白噪声论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:统一混沌系统,脉冲同步,随机渐近稳定性
混沌白噪声论文文献综述
吴宏锷,牛玉俊,胡双年[1]（2019）在《白噪声作用下统一混沌系统的脉冲同步》一文中研究指出考察了白噪声和脉冲信号联合作用下统一混沌系统的随机渐近稳定性问题,得到该随机脉冲系统的比较系统,从而由该确定性比较系统的稳定性得到原随机脉冲系统的随机渐近稳定性.并从理论上得到能使该随机脉冲系统随机渐近稳定的参数取值范围,最后用数值仿真验证了理论结果的正确性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年05期）
冯进钤,金宇寰,刘亚妮[2]（2018）在《谐和与白噪声激励下碰撞振动系统的混沌运动》一文中研究指出碰撞振动系统轨线的不连续性使得系统表现出强非线性和奇异性的特性.鉴于此,研究谐和与白噪声激励下非线性单边碰撞振动系统的混沌动力学.利用动力系统稳定性理论和Melnikov方法,分析碰撞振动系统的同宿轨,得到系统出现Smale马蹄混沌的阀值.并通过相图、Poincare截面图和安全盆等数值仿真验证该解析阀值的有效性.研究表明,基于Melnikov方法获得的解析结果是系统出现混沌运动的必要条件,也是系统出现安全盆腐蚀的充要条件.(本文来源于《纺织高校基础科学学报》期刊2018年02期）
徐明,邓从政,曾春花[3]（2015）在《高斯白噪声激励下约瑟夫森结的混沌分析》一文中研究指出考虑电流噪声的因素,建立了一类高斯白噪声激励下的超导约瑟夫森结动力学模型,并对其混沌特性进行了研究。基于随机Melnikov方法,通过计算该模型的随机Melnikov函数,可得系统在均方差意义下出现Smale马蹄混沌的必要条件,进而讨论了噪声强度对系统混沌行为的影响。结果表明,高斯白噪声激励使原系统更易产生混沌。(本文来源于《中国科技论文》期刊2015年05期）
马鹏飞,李华,于梦洋,魏世鹏[4]（2014）在《高斯白噪声扰动下的电力系统混沌振荡抑制》一文中研究指出电力系统是一种典型的非线性系统,在周期扰动下可能发生混沌振荡,严重影响电力系统的安全运行,而高斯白噪声的存在使得系统产生混沌振荡的阈值降低,更容易出现混沌振荡;采用Melnikov方法计算出存在高斯白噪声时混沌振荡产生的范围;针对出现的混沌振荡,在延迟时间τ一定的前提下,采用梯度下降方法自适应调整反馈增益的扩展延时反馈控制方法来抑制混沌振荡;由于系统还存在周期扰动,采用了一种周期振荡控制器,该控制器根据系统中的周期扰动进行设计,形式简单,仿真实验表明了在时间t=20 s左右时,系统稳定在平衡点附近,说明该方法能够快速有效地抑制高斯白噪声扰动下产生的混沌振荡。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2014年02期）
严刚峰,谭航,徐宁璟,黄显核[5]（2013）在《混沌噪声与白噪声对Van der Pol振荡器相位噪声的影响》一文中研究指出从描述振荡器的非线性微分方程出发,提出将噪声作为非线性微分方程的一项,通过建立随机非线性微分方程来分析振荡器的相位噪声.并用这种方法,在相同强度下,针对分别为白噪声和混沌噪声的情形,分析了Van der Pol振荡器产生的相位噪声,发现混沌噪声产生的相位噪声要远大于白噪声所产生的相位噪声.通过分析其原因,提出了一些低相位噪声振荡器设计所应考虑的问题.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
葛根,竺致文,许佳[6]（2012）在《形状记忆合金梁在简谐和白噪声联合激励下的混沌及安全盆侵蚀现象》一文中研究指出利用van-der-pol环模型模拟了形状记忆合金在加载和卸载过程中的应力应变迟滞环特性,根据弹性理论和Galerkin方法建立了形状记忆合金简支梁在受轴向简谐激励和横向白噪声激励时的振动模型。根据随机系统的Melnikov过程方法,得到了系统发生随机混沌的阈值必要条件。用数值方法得到初值对系统安全性的影响及激励参数对系统安全盆边界的侵蚀现象。观察结果发现,随机激励幅值的增大会增强安全盆的内部出现分形特性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2012年23期）
秦峰[7]（2012）在《带白噪声的混沌神经网络的能量函数分析》一文中研究指出为研究混沌神经网络抗噪声的能力,在陈的混沌神经网络模型中引入噪声函数,研究带白噪声的混沌神经网络模型,给出混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图,分析其动力学特性。基于该混沌神经元模型,构造带白噪声的混沌神经网络,并进行能量函数分析,验证其稳定性。结果表明,只要适当的调节噪声系数,系统仍将具有良好的稳定性,系统具有一定的抗噪声干扰能力。在实际应用环境中可以通过调节噪声系数为适当的负值,从而使系统具有更好的优化能力。(本文来源于《信息技术》期刊2012年02期）
刘健,范洪霞,焦艳会,徐耀群,秦峰[8]（2011）在《带白噪声的小波混沌神经网络及其应用》一文中研究指出为研究混沌神经网络抗噪声的能力,在小波混沌神经网络模型中引入了噪声函数,研究了带白噪声的小波混沌神经网络模型,给出了该混沌神经元的倒分岔图和Lyapunov指数图,分析了其动力学特性.基于该混沌神经元模型,构造了带白噪声的小波混沌神经网络,并将其应用于函数优化和旅行商问题(TSP),仿真结果表明,只要适当调节噪声系数,系统仍将具有良好的优化能力,噪声并不一定都是对系统有害的.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2011年02期）
徐耀群,李玉垒,秦相林[9]（2010）在《白噪声混沌神经网络的模拟退火策略》一文中研究指出分析了白噪声混沌神经网络模型的动力学特性和对自反馈连接权值的敏感性,研究了退火函数在优化过程中对准确性和计算速度的影响.利用分段模拟退火思想对白噪声混沌神经网络进行改进,使得该网络模型在保证优化算法准确性的基础上,加快了收敛速度,并通过对经典旅行商问题的仿真实验,表明算法具有很强的克服陷入局部极小点的能力,较大程度地改善了原模型的求解组合优化问题的能力,验证了这种分段模拟退火策略的有效性.最后说明了模型参数对改进网络性能的重要性.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
马冬玲[10]（2010）在《Gauss白噪声相位对几类混沌系统的抑制》一文中研究指出非线性科学是一门研究非线性现象共性的基础科学,其中混沌理论是非线性科学的一个重要分支。混沌是由确定非线性系统产生的一种极其复杂的现象,它在自然界和人类社会中普遍存在。一方面,由于混沌系统对初始条件的极端敏感性,使得混沌输出常常不符合人们的要求,甚至是有害的,因此在许多实际的系统中,我们常常需要控制或抑制系统中的混沌;另一方面,混沌在某些情况下又是非常有用的。因此,对混沌理论的研究具有十分重要的意义和实用价值。近些年来,对混沌系统的控制成为学术研究的热点,而如何有效地抑制有害混沌和引导有益混沌也成为控制领域研究的热点和难点。本文主要研究了扩展的Duffing-VanderPol系统、MLC电路和一类复Duffing系统的混沌行为,通过采用Gauss白噪声作为随机相位来对这几类混沌系统进行抑制。这种随机相位的控制方法是一种非反馈控制方法,它是在系统方程上加入一个强度很弱的随机相位(Gauss白噪声),依据平均最大Lyapunov指数符号的变化,分析随机相位对非线性系统动力学行为的影响。通过MATLAB软件进行数值仿真,会发现当噪声强度大于某一临界值时,混沌系统可以得到有效的抑制,变为非混沌系统。其中这里的最大Lyapunov指数是基于随机系统的Khasminskii球面坐标变换公式计算得出的,根据平均最大Lyapunov指数符号的改变可以确定混沌系统是否得到抑制。此外结合对相图、时间历程图和Poincaré截面的分析,说明上述方法是有效的。这种用弱强度的随机相位来抑制混沌的方法在实际中可节省大量的能量,同时方便简单,具有很重要的实用价值。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2010-06-01）
混沌白噪声论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
碰撞振动系统轨线的不连续性使得系统表现出强非线性和奇异性的特性.鉴于此,研究谐和与白噪声激励下非线性单边碰撞振动系统的混沌动力学.利用动力系统稳定性理论和Melnikov方法,分析碰撞振动系统的同宿轨,得到系统出现Smale马蹄混沌的阀值.并通过相图、Poincare截面图和安全盆等数值仿真验证该解析阀值的有效性.研究表明,基于Melnikov方法获得的解析结果是系统出现混沌运动的必要条件,也是系统出现安全盆腐蚀的充要条件.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混沌白噪声论文参考文献
[1].吴宏锷,牛玉俊,胡双年.白噪声作用下统一混沌系统的脉冲同步[J].数学的实践与认识.2019
[2].冯进钤,金宇寰,刘亚妮.谐和与白噪声激励下碰撞振动系统的混沌运动[J].纺织高校基础科学学报.2018
[3].徐明,邓从政,曾春花.高斯白噪声激励下约瑟夫森结的混沌分析[J].中国科技论文.2015
[4].马鹏飞,李华,于梦洋,魏世鹏.高斯白噪声扰动下的电力系统混沌振荡抑制[J].计算机测量与控制.2014
[5].严刚峰,谭航,徐宁璟,黄显核.混沌噪声与白噪声对VanderPol振荡器相位噪声的影响[J].四川大学学报(自然科学版).2013
[6].葛根,竺致文,许佳.形状记忆合金梁在简谐和白噪声联合激励下的混沌及安全盆侵蚀现象[J].振动与冲击.2012
[7].秦峰.带白噪声的混沌神经网络的能量函数分析[J].信息技术.2012
[8].刘健,范洪霞,焦艳会,徐耀群,秦峰.带白噪声的小波混沌神经网络及其应用[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2011
[9].徐耀群,李玉垒,秦相林.白噪声混沌神经网络的模拟退火策略[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2010
[10].马冬玲.Gauss白噪声相位对几类混沌系统的抑制[D].哈尔滨工业大学.2010