适用于MATLAB的SP800-22测试的混沌系统随机性测试代码

下载前必读！！！！！！ 1.此代码是matlab代码，用的实例是Lorenz系统 2.此代码是图片格式，需要读者自行敲打键盘 3.若你们不想手敲键盘，我可代敲，具体私聊 其他说明： SP800-22测试是NIST发布的一项特殊出版物，目的是评估随机数生成器的质量和随机性。这些测试方法可以用于各种各样的随机性检测场景，并且是各种安全标准和规范的基础。 SP800-22测试提供了一系列统计测试和随机性分析，用于检查生成的随机数序列是否具有良好的统计特性和随机性。其中包括频次测试、卡方测试、最长序列测试、游程测试、秩测试等。

基于量子混沌映射的伪随机数发生器

多年来，耗散量子映射被广泛用作量子混沌的信息模型。本文提出了一种基于量子逻辑映射的伪随机数生成方案。注意，PRNG仅仅依赖于量子混沌映射中使用的方程。该算法不复杂，对计算机硬件要求不高，计算速度快。为了应对在量子密码学和其他实际应用中使用所提出的PRNG所面临的挑战，我们使用NIST、DIEHARD、ENT和test01等知名测试套件对所提出的PRNG进行了统计测试。统计测试的结果是有希望的，因为提出的PRNG成功地通过了所有这些测试。此外，利用标度指数技术研究了量子映射混沌序列的非周期性程度。结果表明，该序列具有较强的非周期性。从这些结果可以得出结论，新方案可以生成高百分比的可用伪随机数，用于模拟和其他科学计算应用。

索尔顿海生态流行病学问题的混沌系现象及控制方法

本节内容将继续介绍混沌系统，但与之前不同的是，这次所讲解的是生态模型里面的混沌现象。生态模型描述自然界中的生物和环境之间的相互作用，它们涉及到非线性、复杂的动态过程，因此也可能表现出混沌现象。生态系统中的各种生物和环境变量相互作用，“随机性”和不确定性因素较多，会使得系统演化极其复杂，产生非周期性、难以预测的行为，这些特征与混沌系统类似，生态模型也可能表现为一个混沌系统，其研究对于生态学和环境保护具有重要的意义。 位于美国加利福尼亚州东南部沙漠的索尔顿海，因大量鱼类死亡和鱼类捕捉鸟类而备受关注。Chattopadhyay和Bairagi [J]。Chattopadhyay, N. Bairagi 提出并分析了萨尔顿海的生态流行病学模型。在本文中，我们通过考虑双线性质量作用发生率来修正他们的模型，并进行了广泛的数值模拟。研究表明，当某些关键参数达到临界值时，系统表现为混沌动力学。我们试图用模拟结果来解释索尔顿海鱼类和食鱼鸟类的不寻常死亡，我们还提出了一些可能的措施来避免这种自然系统中的混沌。

利用DNA编码和Lorenz混沌系统的图像加密系统

摘要： 提出了一种基于DNA随机编码与Lorenz混沌映射的图像加密算法.首先将明文图像输入到SHA-256生成摘要信息，利用该摘要信息作为安全密钥输入到Lorenz混沌映射中，产生加密所需的伪随机序列；然后，利用Lorenz混沌序列对图像的像素值进行置换，并随机生成DNA掩码；最后利用DNA运算规则对图像进行DNA随机编码，实现图像加密. 理论分析和实验结果证明，经该加密系统加密后的图像相邻像素相关性接近0，信息熵为7.998 715，密钥空间大小为2256，能够抵御统计攻击、暴力攻击、差分攻击等常见的攻击手段，具有很高的安全性

Lorenz时滞混沌系统仿真-python代码

亲测有效 求解含有时滞的微分方程需要用到延迟微积分学的基本理论和数值求解方法。以下是解决这个具体问题的步骤： （1）用迭代法逼近时滞项的值，例如取一个小的时间步长h，假设当前时刻为t，那么t-τ时刻的变量值可以近似为t-τ+h时刻的值，即x(t-τ)≈x(t-τ+h)，y(t-τ)≈y(t-τ+h)，z(t-τ)≈z(t-τ+h) （2）将每个变量在当前时刻t的值和t-τ+h时刻迭代逼近的值带入微分方程中，即将x(t)替换为σ(y(t-τ+h)-x(t))，将y(t)替换为x(t)(ρ-z(t-τ+h))-y(t)，将z(t)替换为x(t)y(t)-βz(t-τ+h) （3）得到一个关于x(t), y(t)和z(t)的常微分方程组，利用数值求解方法如欧拉法或龙格-库塔法求解 （4）将 t 增加h，重复步骤1-3，直到求解到预设的终止时刻

一个线性回归模型实例，我们使用train-test-split函数将数据集拆分为训练集和测试集

我们生成了一个带有随机噪声的示例数据集。然后，我们使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个线性回归模型实例，并在训练集上进行训练。之后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测。最后，我们输出了模型的系数（斜率）和截距，并计算了均方误差和决定系数来评估模型的性能。 请注意，在实际应用中，您需要根据您的特定数据集和问题进行相关参数的调整和模型的优化。

我们使用PyTorch库创建了一个包含一个隐藏层的前馈神经网络模型

我们使用PyTorch库创建了一个包含一个隐藏层的前馈神经网络模型。我们定义了模型的超参数，包括输入维度、隐藏层维度和输出维度。然后，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器来训练模型。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。 记得根据自己的具体问题和数据集来调整参数、网络结构和其他相关设置，以获得更好的结果。

我们使用了make-classification函数来生成随机的三类分类数据集

我们使用了make_classification函数来生成随机的三类分类数据集，并相应地调整了标签y的生成。之后，使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后，创建了一个SVM分类器，并在训练集上进行训练。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。 请根据自己的实际问题和数据集来调整参数和其他相关设置，以获得更好的分类结果。

svm支持向量机python代码

svm支持向量机python代码

1维混沌映射 logistic LE指数图

1维混沌映射 logistic LE指数图