| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·混沌理论的概述 | 第9页 |
| ·人工神经网络及 HNN | 第9-10页 |
| ·混沌优化的概述 | 第10-11页 |
| ·分数维混沌的简介 | 第11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 2 混沌的基础知识 | 第12-23页 |
| ·混沌的基本概念 | 第12-16页 |
| ·Logistic模型 | 第12-13页 |
| ·Lorenz系统 | 第13页 |
| ·混沌的定义 | 第13-15页 |
| ·奇异吸引子 | 第15-16页 |
| ·混沌的基本特征 | 第16-17页 |
| ·混沌系统的判定 | 第17-19页 |
| ·Lyapunov指数 | 第17-18页 |
| ·Poincare截面 | 第18页 |
| ·功率谱 | 第18-19页 |
| ·几种典型的混沌系统 | 第19-23页 |
| ·陈系统 | 第19-20页 |
| ·Rossler系统 | 第20-21页 |
| ·齐系统 | 第21-23页 |
| 3 混沌粒子群优化及其分析 | 第23-35页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·算法起源 | 第23-24页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第24-25页 |
| ·算法原理 | 第24页 |
| ·算法流程 | 第24-25页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第25-28页 |
| ·PSO算法的特点 | 第25页 |
| ·PSO算法的参数设置 | 第25-26页 |
| ·理论研究现状 | 第26-28页 |
| ·应用研究现状 | 第28页 |
| ·存在的问题 | 第28页 |
| ·混沌粒子群优化 | 第28-35页 |
| ·粒子的混沌神经网络模型 | 第28-30页 |
| ·粒子的混沌神经网络模型性能分析 | 第30-32页 |
| ·数值仿真 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 4 分数维混沌反控制 | 第35-44页 |
| ·混沌控制 | 第35页 |
| ·混沌反控制 | 第35-36页 |
| ·分数维简介 | 第36-38页 |
| ·分数阶微分的定义 | 第36-38页 |
| ·分数阶微积分常用的分析方法 | 第38-43页 |
| ·牛顿近似法 | 第38-39页 |
| ·波德图形逼近法 | 第39-41页 |
| ·仿真计算 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 5 基于分数维混沌的图像加密算法的研究 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·混沌理论的应用领域 | 第44-46页 |
| ·分数维混沌序列的图像加密算法 | 第46-54页 |
| ·分数维Rossler超混沌系统 | 第46-49页 |
| ·Logistic系统的表达形式 | 第49-50页 |
| ·基于分数维Rossler超混沌序列的图像加密算法 | 第50-53页 |
| ·仿真研究 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 6 结论 | 第56-57页 |
| 7 展望 | 第57-58页 |
| 8 参考文献 | 第58-64页 |
| 9 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第64-65页 |
| 10 致谢 | 第65页 |