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World File Search System混沌理论
混沌理论与战略思想 - DTIC
一场可以改变战略思想的革命正在进行。但苦乐参半的事实是，这场革命与冷战结束和斯通沙漠行动成功后即将出现的“新世界秩序”关系不大。真正的革命在于科学，其影响可能会改变战争和战略思想的模式。然而，我们的注意力集中在短期的国际改组上。我们专注于短暂的事物，而忽略了时代性。科学进步正在推动我们超越简单的牛顿概念，进入混沌理论和自组织临界性的奇异世界。这些新颖的科学研究方向仅在过去三十年中出现。简而言之，它们假定结构和稳定性隐藏在看似随机的非线性过程中。由于科学革命在过去如此改变了冲突，美国战略家必须了解进展中的变化。这很重要的一个原因是技术：新原理产生了新类型的武器，就像基本量子理论和狭义相对论引领了核装置一样。理解科学变化的第二个更根本的原因是，我们对现实的看法建立在科学范式之上。世界在我们看来往往是一个错综复杂、混乱不堪的地方，我们寻找能够理解这一切的框架。这些框架绝大多数都来自物理科学，比如 18 世纪的观点认为
混沌理论：军事应用的本质
我们的学术和研究部门。《混沌理论：军事应用的基本原理》是一项极具挑战性的工作，需要——但回报也非常丰厚——关注。它要求想象力清楚地设想作者所主张的军事应用。詹姆斯少校希望他的努力可以帮助我们这些在国家安全领域工作的人认识到混沌理论是一门有价值的学科。虽然这个新领域的许多应用仍然是推测性的，目前还不清楚，但詹姆斯少校写了一部开创性的作品，邀请军官们了解混沌的原理并寻找应用。我赞扬这
混沌理论及其在现实中的应用...
混沌一词源于希腊语“Khaos”，意为“巨大的虚空”。数学家说，定义混沌很难，但“看到它就认出来”却很容易。换句话说，混沌是指复杂自然系统行为完全混乱或不可预测的状态。混沌理论（Devaney 1989）是指现在的微小变化可能导致以后的巨大变化。它是数学的一个研究领域，可应用于物理学、工程学、经济学、生物学（Morse 1967）和哲学等多个学科，主要指出初始条件的微小差异（例如由于数值计算中的舍入误差而导致的差异）会导致混沌系统产生截然不同的结果，一般来说无法进行长期预测。我希望本文能成为任何有兴趣了解这个主题的人的有用工具。
混沌理论：军事应用的必备要素
我们的学术和研究部门。《混沌理论：军事应用的基本原理》是一项极具挑战性的工作，需要——但回报丰厚——关注。它要求想象力清楚地设想作者所主张的军事应用。詹姆斯少校希望他的努力可以帮助我们这些在国家安全领域工作的人认识到混沌理论是一门有价值的学科。虽然这个新领域的许多应用仍然是推测性的，目前尚不清楚，但詹姆斯少校写了一部开创性的作品，邀请军官了解混沌原理并寻找应用。我赞扬这个
混沌图像加密：最新技术、生态系统和未来路线图
图像处理用于各种计算环境 [1、2]。图像处理技术利用不同的安全机制。在这些机制中，本文将重点关注加密，加密在图像处理 [3] 以及许多其他领域 [4-6] 中都至关重要。近年来，密码学研究界利用了不同技术和理论的进步，包括信息论 [7]、量子计算 [8]、神经计算 [9]、超大规模集成 (VLSI) 技术 [10]，尤其是混沌理论 [11]。所有上述理论都对图像加密产生了特别的影响。然而，在本文中，我们特别关注混沌理论在图像加密中的应用。混沌是指系统当前状态对先前状态（空间混沌）、初始条件（时间混沌）或两者（时空混沌）高度敏感的特性。这种敏感性使得混沌系统的输出或行为难以预测。混沌理论基于有序模式、结构化反馈回路、迭代重复、自组织、自相似、分形等，对混沌系统的明显无序性进行解释和公式化。混沌映射、吸引子和序列均指用于此公式化的数学结构。近年来，混沌系统、映射、吸引子和序列引起了研究界的极大兴趣 [ 12 , 13 ]。它们已用于从智能电网 [ 14 ] 到通信系统 [ 15 ] 等各种应用中的安全目的。特别是，混沌加密已用于加密除图像之外的各种内容类型 [ 1 , 2 ]。图 1 说明了图像加密如何与混沌理论在混沌图像加密中融合。图 1 首先介绍了我们将在本文其余部分使用的图标，以表示图像处理、加密、图像加密、混沌和混沌图像加密。此外，该图显示了图像处理如何加入加密，然后加入混沌理论，从而将混沌图像加密构建为一门科学分支和研究领域。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。
灾害威胁与邓宁—克鲁格效应
二.文献综述 ................................................................................................ 11 A. 威胁 ................................................................................................ 11 B. 灾害决策概念 .............................................................................. 12 1. 混沌理论 ................................................................................ 14 2. 理性选择 ................................................................................ 16 3. 有限理性 ................................................................................ 17 4. 选择的不可估量性 ................................................................ 18 5. 认知与决策错觉 ...................................................................... 19 6. 灾害决策框架 ...................................................................... 20 C. 邓宁-克鲁格理论及应用工作 ............................................................. 21 1. 邓宁-克鲁格 ................................................................................ 21 2. 威胁融合 ................................................................................ 22 3. 恐惧诉求 ................................................................................ 22 4. 社会认知 ................................................................................ 24 5. 简单与艰难选择................................................ 26 6. 提高决策能力 .............................................................. 27 7. 减少错误决策的方法 .............................................. 29 D. 总结 .............................................................................................. 31
对人工智能偏见和公平性的影响
蝴蝶效应这一概念源自混沌理论，强调微小变化如何对复杂系统产生重大且不可预测的影响。在人工智能公平性和偏见的背景下，蝴蝶效应可能源于多种来源，例如算法开发过程中的小偏差或倾斜的数据输入、训练中的鞍点或训练和测试阶段之间数据分布的变化。这些看似微小的改变可能会导致意想不到的、严重的不公平结果，对代表性不足的个人或群体产生不成比例的影响，并延续先前存在的不平等。此外，蝴蝶效应可以放大数据或算法中固有的偏见，加剧反馈回路，并为对抗性攻击创造漏洞。鉴于人工智能系统的复杂性及其社会影响，彻底检查对算法或输入数据的任何更改是否可能产生意想不到的后果至关重要。在本文中，我们设想了算法和经验策略来检测、量化和减轻人工智能系统中的蝴蝶效应，强调了解决这些挑战以促进公平和确保负责任的人工智能发展的重要性。
面向异步 EEG 的 BCI：检测连续 EEG 信号中的想象词段
基于想象语音的异步脑机接口 (BCI) 是一种工具，它允许通过解码想象语音的 EEG 信号来控制外部设备或在用户需要时发出消息。为了正确实现这些类型的 BCI，我们必须能够从连续信号中检测出受试者何时开始想象单词。在本文中，提出了基于小波分解、经验模态分解、频率能量、分形维数和混沌理论特征的五种特征提取方法，以解决从连续 EEG 信号中检测想象词段的任务，作为基于想象语音的异步 BCI 的后续实现的初步研究。使用四个不同的分类器在三个数据集中测试了这些方法，获得的较高 F 1 分数分别为每个数据集的 0.73、0.79 和 0.68。这些结果有望建立一个自动分割想象词段以供后期分类的系统。
基于图形的运动想象脑机接口脑电图频谱动态递归量化分析
摘要 — 尽管不断进行研究，但基于脑机接口 (BCI) 的通信方法尚不是一种有效可靠的手段，严重残疾的患者可以依赖这种手段。迄今为止，大多数基于运动想象 (MI) 的 BCI 系统使用传统的频谱分析方法来提取判别特征并对相关的基于脑电图 (EEG) 的感觉运动节律 (SMR) 动态进行分类，这导致性能相对较低。在本研究中，我们调查了使用递归量化分析 (RQA) 和基于复杂网络理论图的特征提取方法作为提高 MI-BCI 性能的新方法的可行性。这些特征植根于混沌理论，探索了 MI 神经反应背后的非线性动力学，作为对 MI 进行分类的新信息维度。方法：将六名健康参与者执行 MI-Rest 任务时记录的 EEG 时间序列投射到多维相空间轨迹中，以构建相应的递归图 (RP)。从 RP 中提取了八个基于非线性图的 RQA 特征，然后通过 5 倍嵌套交叉验证程序与经典光谱特征进行比较，以使用线性支持向量机 (SVM) 分类器进行参数优化。结果：与经典特征相比，基于非线性图的 RQA 特征能够将 MI-BCI 的平均性能提高 5.8%。意义：这些发现表明，RQA 和复杂网络分析可以为 EEG 信号的非线性特征提供新的信息维度，从而提高 MI-BCI 性能。