一种基于双向LSTM网络的磨齿机热误差模型建模方法,包括如下步骤：1)对原始热误差数据进行预处理；2)随机生成鲸鱼种群,判断鲸鱼种群的初始位置是否超出预设范围；若是,则将鲸鱼种群的初始位置更改为边界；若否,则保持鲸鱼种群的位置；3)建立Bi-LSTM神经网络；4)将鲸鱼种群的位置映射为Bi-LSTM神经网络的批量大小和隐藏层神经元数量；5)将预处理后的原始热误差数据输入Bi-LSTM神经网络中,以MAE作为鲸鱼优化算法的适应度；6)判断MAE是否满足预设要求,若否,则更新鲸鱼种群的位置,若更新后的适应度小于更新前的最优适应度,则更新前的最优的位置X～(*)；7)判断迭代次数是否达到最大值,若是,则终止迭代；若否,则令t＝t+1,循环步骤4)和步骤7)；8)输出MAE。

本发明涉及风电功率预测的技术领域,更具体地,涉及一种基于DCCSO优化深度学习模型的超短期风电功率预测方法：采集原始风电数据并对原始风电数据进行预处理,建立时序注意力-门控循环单元深度学习预测模型,并基于改进纵横交叉算法优化时序注意力-门控循环单元深度学习预测模型的初始权值和阈值,可有效提升时序注意力-门控循环单元深度学习预测模型的收敛速度及泛化性能；时序注意力-门控循环单元深度学习预测模型中,时序注意力能够提升模型本身对输入的时间敏感性,门控循环单元则能进一步挖掘输入时间序列内在隐藏时间相关性,时序注意力与门控循环单元的结合对提高风电功率预测精度有重要的意义。

本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种彩色图像光学加密方法,整体可视为两次加密操作：首次加密操作利用菲涅尔衍射将彩色图像RGB通道分量转换成一幅实值计算全息图以实现明文图像像素信息的隐藏,并通过综合设置衍射距离、参考光方向参数以调整各通道分量再现像位置来克服RGB通道分量间的信息串扰,从而确保解密过程能准确恢复出每个通道色彩分量；第二次加密操作是利用改造的Logistic混沌系统对计算全息图像素进行置换与扩散,获得一幅无意义的白噪声图像作为最终的密文图像,该次加密操作借助于混沌系统特性及扩散机理增强密文对明文变化的敏感性、增强了密文对统计攻击与唯密文攻击的抵御能力,进一步提升系统安全性。

本公开提供了一种混沌实验的确定方法、装置、电子设备和存储介质,涉及计算机技术领域,尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：确定目标微服务的目标业务特征；根据所述目标业务特征,及候选混沌实验在历史微服务中的历史实验数据,从所述候选混沌实验中为目标微服务选择目标混沌实验。本公开实施例能够减少微服务的混沌实验数量,并降低混沌实验成本,提高混沌实验的有效性。

本发明涉及混沌系统领域,具体地涉及一种具有参数吸引子的分数阶新复超混沌系统,建立的具有参数吸引子的分数阶新复超混沌系统并给出了其建立过程,本发明随着某个参数的不断增大或减小,会经历多个混沌和周期状态,然后直到发散,系统的吸引子也会呈现出不同的形式。此外,本发明的新复超混沌系统不仅具有蝴蝶吸引子形式,而且还具有类蝴蝶吸引子。随着参数的变化,系统至少经历两种吸引子形式,称之为参数吸引子；本发明的新复超混沌系统具有更高的维数和更多的参数,可以提高保密通信的安全性。

本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于四维超混沌系统的图像加密方法、介质、设备及终端,在三维Lorenz系统的基础上,通过增加变量w使其成为四维超混沌Lorenz系统,针对该系统,Lyapunov指数的计算结果和系统运动轨迹的仿真结果验证了系统的超混沌性。对于该系统,提出了基于混沌序列的交换以及异或算法来对图像进行加密。此算法的安全性分析和测试结果表明,新算法对密钥非常敏感,具有较好的扩散性及安全性,能抵抗蛮力攻击、已知明文攻击和选择明文攻击。本发明能够解决基于传统加密算法以及低维混沌系统的数字图像加密算法逐渐暴露出密钥空间小、安全性不高等问题。