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Robust Parameter Interval Identification for a Logistic-Type Fractional Difference System
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AI
DOI：10.3390/fractalfract10010029.png)
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摘要
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经典整数阶混沌映射通常在长时间迭代或有限精度计算下表现出混沌退化现象，这可能影响基于混沌的算法的可靠性。具有记忆效应的分数阶差分混沌系统提供了一种有前景的替代方案；然而，现有研究很少提供关于非线性增益参数、记忆强度和初始条件如何共同影响有限时间迭代下复杂动态的涌现与鲁棒性的系统性、定量理解。需要注意的是，记忆效应本身并不能保证在有限精度计算下产生鲁棒混沌行为，恰当的参数和初始条件选择仍然至关重要。本文通过利用分岔图和Lyapunov指数映射，对具有幂律记忆的logistic型分数阶差分系统进行了系统性的数值动力学分析。我们并非旨在选取最优参数点，而是提出了一种定量复合混沌评估（CCE）框架，用以识别可允许的参数区间，在这些区间内，鲁棒的有限时间混沌动力学可以被持续维持。数值结果验证了所提出框架的有效性与可靠性，这可能促进其在混沌增强优化、非线性控制及安全通信等未来应用中的发展。
Keyword:
logistic-type fractional difference system
finite-time bifurcation analysis
lyapunov exponent
parameter interval identification
robust finite-time chaos
期刊
IF:
3.3
论文数:
4.4K
被引数:
7.6K
机构
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