文章基于磁控忆阻器提出了一个多涡卷的混沌系统,通过控制参数使其呈现出三涡卷,五涡卷和七涡卷的混沌吸引子,并通过数值仿真验证了该系统的混沌特性.此外,基于该系统和Logistic混沌映射设计了一个彩色图像加密算法,利用Matlab实现了四个不同尺寸彩色图像的加解密.通过对加密图像各通道的直方图,信息熵,相关性及密钥敏感性分析,证实该算法具备优异的加密性能,可灵活应对各尺寸彩色图像加密,确保加密过程高

时间序列预测是众多领域中一项至关重要的任务，涵盖了金融市场预测、气象预报、能源管理以及工业过程监控等诸多方面。传统的预测方法，例如ARIMA模型和指数平滑法，虽然在特定场景下表现良好，但往往难以捕捉到时间序列数据中复杂的非线性模式和长程依赖关系。近年来，深度学习技术的快速发展为时间序列预测提供了新的有力工具，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的结合，展现出在处理此类问题上的显著优势

条纹投影轮廓术（FTP）作为一种非接触式三维测量方法，在工业测量、逆向工程等领域有着广泛应用。本文基于傅里叶变换方法，对FTP系统进行模拟，实现模拟条纹的生成和Unity环境下投影图像的渲染，为FTP系统的设计、开发和应用提供参考。1. 引言条纹投影轮廓术（FTP）利用投影仪将具有特定空间频率的条纹图案投射到目标物体表面，并通过相机获取物体表面的变形条纹图像，最终根据条纹的位移信息来恢复物体的三维

Arnold 变换的解密手段分作两种：一是采用周期性，二是采用可逆性。可逆性是指 Arnold 变换具有逆变换公式，变换 n 次后的图像利用逆变换反向变换 n 次即可得到解密图像；周期性是指图像经过一定次数的变换后能够得到一幅与原始图像一致的图像，假设图像 I0的变换周期为 T，I1是n(0<n<T)次变换后的图像，I2是再经（T-n）次变换的图像，此时 I2= I0，I2即为解密图像。就周期性而

在能源负荷、环境监测、金融走势等多变量时序预测场景中，BiGRU（双向门控循环单元）凭借双向时序建模能力，比单向 LSTM 更精准捕捉 “历史 - 未来” 双向依赖关系，但随机初始化权重 / 偏置易导致模型陷入局部最优。黑翅鸢优化（BKA）、牛顿拉夫逊（NRBO）、霜冰优化（RIME）、麻雀搜索（SSA）、鲸鱼优化（WOA）五种算法，从不同维度提供全局寻优能力。

车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学和组合优化领域一个重要的研究课题，其核心在于为一组客户点设计最优的访问路线，以满足特定约束条件。带容量约束的车辆路线问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）是VRP的一个常见变体，它要求在考虑车辆载重限制的前提下，最小化总运输成本（通常为总行驶距离）。

室内定位技术在近年来得到了广泛关注，其应用场景涵盖了仓储物流、智能家居、应急救援等诸多领域。在全球导航卫星系统（GNSS）信号受限的室内环境中，准确可靠的定位成为一项挑战。本文针对这一问题，提出了一种融合超宽带（UWB）、惯性测量单元（IMU）和超声波（Ultrasonic）的多源传感器融合定位算法，并采用卡尔曼滤波器进行数据融合，利用三种不同的多边定位算法（最小二乘法、递推最小二乘法和梯度下降法

本文将深入探讨基于CEEMDAN-Kmeans-VMD-PLO-Transformer的多元时序预测方法，并结合Matlab代码实现进行详细分析。该方法融合了多种先进的信号处理和机器学习技术，旨在提升多元时序预测的精度和鲁棒性。其核心在于利用CEEMDAN进行信号分解，Kmeans聚类进行模式识别，VMD进一步优化分解结果，PLO算法优化Transformer模型参数，最终利用Transforme

时间序列预测在各个领域都具有广泛的应用，例如金融预测、气象预报、交通流量预测等。随着深度学习技术的快速发展，长短期记忆网络(LSTM)凭借其处理长期依赖关系的能力，成为时间序列预测领域的主流方法之一。然而，原始的LSTM模型在处理非平稳、噪声较大的时间序列数据时往往效果不佳。

光伏发电作为一种清洁能源，其发电量的预测对于电网稳定运行和能源调度至关重要。然而，光伏发电量受多种因素影响，如日照强度、温度、云层覆盖等，呈现出显著的非线性、非平稳性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其复杂的时序特征。近年来，深度学习技术，特别是Transformer和时间卷积网络（TCN）的兴起，为光伏发电量预测提供了新的途径。本文将探讨一种基于TCN-Transformer-BiLSTM的混