混沌动力学发展及其展望

步骤。首先，将生物神经元和神经网络的某些功能应用于实验的基础上，进行数学建模。乌贼巨轴突及其建模与混沌神经元模型的混沌动力学的就是这样一个例子。接下来用得到的数学模型，提出了更高的大脑功能，以阐明其可能的机制。如果这种模型的目标函数的数学形式可以再现大脑中的模型，那么这种技术就可能的由软件或硬件实现。

动力系统与混沌神经网络学使计算变得复杂。在确定性混沌现象中要实现这样的计算，混沌元素和设备可以如实地实现真正意义上的数学上的变化。模拟电子电路其实在原则上可以处理这样的数学变化，因为状态变量，如电压，电流，和时间是连续的，但噪声是不可避免地叠加在其中。

混沌神经网络的一个重要特征是经常可以产生非常简单的非线性系统复杂的行为和可能有用的功能。利用简单的非线性特性的确定性混沌的现象可以通过简单的模拟硬件来实现的。神经元可能有效利用方法进化确定性混沌模拟实现。

利用这种通过方法进行的确定性混沌模拟可以很好的控制电子电路的运行。混沌神经网络学在现代计算机技术的发展中起到了很大的作用，在现代计算技术中，很大一部分都是用人脑的模型来进行计算的，而这种模型是离不开混沌神经网络的技术的。通过用神经元的传递来进行数据的交换，用传递速度来进行控制和数据的方向的选择。

3发展趋势与展望

虽然混沌理论的研究已经比较成熟，各个分支也发展的比较全面，但是毕竟

混沌理论发展到目前为止也才30多年，仍然也有很多不足的地方，也还有很大的上升空间和发展前景的。

混沌理论无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测之行为。这种内在的性质决定了混沌理论在预测数据模型的时候必须满足比较苛刻的条件，并且计算量比较大。基于上面的原因和因数，混沌理论在发展的道路上不断的克服这些困难，并且在各个方面都有一定的进展，每一种进展都会在混沌的理论上产生突破性和变革性的作用，进而影响混沌理论的各个方面，对社会的发展也会产生促进作用。

3.1 混沌控制

混沌系统的内在特性决定，预测混沌系统在长时间的行为无法精确。但是新新的研究表明：混沌系统是可以控制的，并且控制精度也可以得到一定的满足。我们知道，混沌系统的行为是许多有序行为的集合。若给混沌系统一个适当的干扰，该系统就可以在某种有序行为情况下起主导作用，从而使其不同行为之间进行转换[2]。但是，混沌系统在长远行为中还是不可预测，但它是确定的。如果同一信号驱动两个极为相似的混沌系统，其输出可以近似相同。这是实验已证实的。通过这种技术可以产生新的通讯技术。用数学描述的混沌系统中的状态变量组成状态空间。状态空间中的点代表状态。当系统发生变化时，它就在状态空问中的

各点之间发生移动，形成一条轨线．混沌系统在状态空间的轨线十分复杂，但并不是随意的。可以让其通过某些区域而避开一些区域。因此，只要搞清混沌吸引区，就可以设法将混沌系统控制到混沌吸引区。

3.2故障诊断

混沌理论的发展和计算机技术的进步给混沌技术的应用也带来了一定的进步，使混沌的发展带来了广泛的前景。混沌理论也可以较好的应用于电力系统的故障诊断系统中，并且能够取得比较好的效果。根据由时间序列再构成的吸引子的集合特征和采样时间序列数据相比较可以进行故障诊断。电力系统本身就是一个一个典型的大规模非线性的系统。在一定条件下完全会出现混沌形象，其宏观上表现为无规则的机电振荡，严重时甚至会导致互联系统解列。混沌现象的存在，使得电力系统的分析变得不可靠，进而其控制同样也变得不可靠。混沌现象有望在电力系统的控制器设计模型参数辨识最优潮流、机组组合优化、经济负荷分配、电网规划等方面得到应用。而混沌理论特别是混沌神经网络理论在最优潮流计算很优化方面的优点比较明显，最近几年的研究也表现出这个形式。

3.3参数优化

利用混沌运动的随机性Z遍历性和规律性寻找最优点，可用于系统辨识Z最优参数设计等众多方面。一个系统的好坏取决于控制器的设计方法，设计方法的好坏很大程度上是由参数来决定的。所以对于一个系统来说，很大一部分工作是要去整定参数和优化参数，参数的好坏和对系统的适应性很重要。混沌理论是用整体的、连续的数据就行预测的，系统所用的参数是一个整体，在整定方面可以看出一个大的参数方程，是一个相关的变量，在整定的时候可以作为一个方程来进行整定。

系统在优化方面也是有进行改进的地方。原有的优化方法是单个的进行，无关连的，而混沌理论在这方面虽然有好的地方，但是混沌理论的本身参数就很多，计算量大，在参数优化方面还有改进的地方。还又在于科技工作者的努力。 4、结论

混沌理论已经在社会的发展中取到了很多重要的作用，已经为社会发展变革带来了动力。但是在发展过程中同样面临着一些问题，对科技工作者来说还有很大的发展前景和空间的。

参考文献 1 刘秉正.非线性动力学与混沌基础.长春:东北师范大学出版社,1994 2 陈予恕.非线性振动系统的分叉和混沌理论.北京:高等教育出版社,1993 3 李士勇.模糊控制K神经控制和智能控制论.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1996

4 王开．混沌密码的非线性动力学理论与应用研究[D]．南京：东南大学博士学位论文，2009：6．

5 吴祥兴．混沌学导论[M]．上海：上海科学技术文献出版社，2001：19．