【摘 要】
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随着混沌在保密通信、神经网络以及经济学等领域的应用,复杂混沌信号的可控性设计变得日益重要。忆阻器特殊非线性约束为高复杂度混沌的产生及其控制提供了新的可能性。本文聚焦三维忆阻混沌振荡器的建模,通过对系统模型的动力学分析、电路设计以及预测研究,实现了忆阻混沌振荡的偏置控制、条件对称输出以及NARX神经网络预测。本文所做的主要工作包括:研究了可偏置三维忆阻混沌振荡器的构造方法,提出了一簇三维可偏置忆阻混
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随着混沌在保密通信、神经网络以及经济学等领域的应用,复杂混沌信号的可控性设计变得日益重要。忆阻器特殊非线性约束为高复杂度混沌的产生及其控制提供了新的可能性。本文聚焦三维忆阻混沌振荡器的建模,通过对系统模型的动力学分析、电路设计以及预测研究,实现了忆阻混沌振荡的偏置控制、条件对称输出以及NARX神经网络预测。本文所做的主要工作包括:研究了可偏置三维忆阻混沌振荡器的构造方法,提出了一簇三维可偏置忆阻混沌系统。通过忆阻器内部变量选择和外界函数引入,实现了混沌振荡。利用分岔图和Lyapunov指数等分析了典型系统的动力学行为,并基于偏置控制入口,引入新的反馈函数实现了吸引子的倍增与自繁衍。构建了条件对称三维忆阻混沌振荡器,揭示了其偏置特性和条件对称属性,并提出了吸引子对称性结构的控制方法。基于忆阻器约束函数与条件对称原理,实现了偏置可控的条件对称共存振荡。初始值演变下的分岔行为分析进一步揭示了系统的共存振荡演变规律。硬件电路验证了三维忆阻混沌系统的振荡行为。研究了外部输入的非线性自回归（NARX）神经网络对三维忆阻混沌振荡的预测。给出了NARX神经网络的构建方案,比较分析了不同训练算法与神经元数目下的动态预测效果。
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