导读:本文包含了混沌神经网络算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:软测量,焦炭塔,生焦高度,菌群算法
混沌神经网络算法论文文献综述
刘剑,张凌波,王潇凌[1]（2019）在《基于混沌菌群算法改进BP神经网络的焦炭塔生焦高度软测量建模》一文中研究指出把混沌寻优思想引入菌群优化算法中,利用Logistic映射的遍历性、随机性及对初值的敏感性等,对当前菌群群体中的最优细菌进行混沌寻优,以预防算法"早熟"。同时,用混沌菌群算法优化BP神经网络过程,建立延迟焦化生焦高度斜率预测模型。仿真结果表明:该模型具有较高的精度和较好的泛化能力,能够实现生焦高度的实时监测。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年10期）
黄力[2]（2019）在《基于混沌神经网络异步加密解密算法》一文中研究指出本文首先介绍了混沌理论的有关知识,之后推导利用Chebyshev正交多项式构造神经网络的详细算法,在此基础上结合混沌映射Henon Map构造了Chebyshev混沌神经网络,最后,根据加密解密的基本思想编写了基于混沌控制系统的Chebyshev混沌神经网络异步加密与解密算法,仿真结果表明,本算法能实现Chebyshev混沌神经网络的有效收敛,能对混沌序列进行高效跟踪,而且对明文加密与解密的效果良好.(本文来源于《绵阳师范学院学报》期刊2019年08期）
邹鹏,刘晋宏,蔡必汉[3]（2019）在《基于混沌神经网络的彩色图像加密算法研究》一文中研究指出为了更加系统了解基于混沌神经网络的图像加密技术,进行了简单研究。神经网络实现了混沌和扩散函数,利用混沌映射作为神经层的传递函数,设计在同一加密周期内对大量相邻图像像素进行混淆和扩散的CNN网络。其中,混沌神经元层实现数据扩散,线性神经元层实现数据混淆,两层重复多次增强密码,且解密过程与加密过程对称。与现有图像加密方法相比,该加密方法旨在减少相邻图像像素之间的冗余,获得更高的感知安全性。理论分析和实验结果表明,分组密码具有良好的计算安全性,更适合于图像加密。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年15期）
孟祥,赵莹,孙永恒,李艳娟[4]（2019）在《基于叁值神经网络和混沌搜索的数字电路串扰时滞故障测试生成算法（英文）》一文中研究指出提出了一种有效的串扰时滞故障测试生成算法,该算法使用了叁值神经网络理论和混沌搜索方法。首先在电路的受害点处把电路分成两个部分,对第一部分,可以得到时滞时间表达式;对第二部分,使用混沌搜索和叁值神经网络网络的方法把故障传播到输出端。最后,能够把故障传播到输出端且使时滞时间表达式取最大值的输入矢量就是串扰时滞故障的最优测试矢量。实验结果表明该算法能够容易地得到故障输入测试矢量,平均测试生成时间小于0. 25μs,故障覆盖率能够达到98. 2%。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年06期）
肖童,李京兵,曹春杰[5]（2018）在《基于双混沌映射与神经网络的加密人脸识别鲁棒性算法研究》一文中研究指出针对传统人脸识别的安全性问题提出了一种基于双混沌映射与神经网络的加密人脸识别鲁棒算法.首先利用Logistic与Henon混沌映射产生密钥,其次利用密钥在DWT-DCT变换域内加密人脸图像,结合PCA与神经网络实现对加密人脸的识别,最后进行常规攻击、几何攻击和遮挡攻击来测试其鲁棒性.实验结果表明,该算法具有良好的加密效果与鲁棒性.(本文来源于《海南大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
杨树国,刘庆亮,熊鹏程[6]（2018）在《基于超混沌的RBF神经网络图像自适应水印算法》一文中研究指出为了更好地保护图像版权信息,本工作结合超混沌系统和RBF神经网络,提出一种基于超混沌的RBF神经网络模型加密算法,根据JND(最小可视觉误差)模型实现水印的自适应嵌入,并应用RBF神经网络进行水印信息盲检测。实验研究表明:该算法复杂度较低、容易实现,并且具有良好的安全性、不可感知性和鲁棒性。(本文来源于《青岛科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
马凌,侯小毛,张福泉,龚芝[7]（2018）在《基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像加密算法》一文中研究指出为了提高密文的安全性,有效抗击明文攻击,提出了基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像动态加密算法。首先,基于非线性组合理论,利用Logistic、Tent与Sine映射来设计复合混沌系统,基于明文像素值,生成其初值,以输出混沌序列;将混沌序列作为输入层,引入人工神经网络,对其进行训练学习,消除其混沌周期性,输出神经网络序列,并定义集合混淆方法,对明文完成置乱;构造量化方法,对神经网络序列进行量化,获取密钥流;通过将混淆图像完成分类,联合密钥流,通过设计分段异扩散技术,改变其像素值,输出密文。实验结果显示,与当前图像加密机制相比,所提算法的输出密文具有更高的安全性与抗明文攻击能力。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年08期）
于大为,陈少威,于舒娟[8]（2018）在《改进的混沌Hopfield神经网络盲检测算法》一文中研究指出以提高Hopfield神经网络盲检测算法激活函数的灵活性为目标,提出一种在原点附近非线性逼近能力更优的激活函数。针对算法存在陷入局部最优的情况,利用混沌映射优良的遍历性和类随机性,在算法起始点利用混沌产生初始序列,在当前全局最优值不变时进行小幅度混沌扰动,以减少算法的误码性能。仿真结果表明,基于激活函数和混沌映射相结合的改进算法,能够提高神经元输入值敏感区域抗干扰能力,加快收敛速度,提高盲检测性能。(本文来源于《电信科学》期刊2018年02期）
王勇,李金阳,王瑛[9]（2018）在《Hopfield神经网络和AES结合的超混沌图像加密算法》一文中研究指出针对近几年人工神经网络在图像加密领域的应用进行了研究,提出了一种新的四维Hopfield神经网络和AES(高级加密标准)加密算法相结合的超混沌图像加密算法。该方法首先定义了四个数和提取一个明文像素值的平均值作为密钥,通过Hopfield神经网络生成的超混沌序列作为AES加密算法的目标密钥;然后,将明文与目标密钥进行异或处理;最后,将目标密钥代入算法进行叁重AES加密算法进行加密得到密文。通过仿真实验表明,该算法能够很好地结合两种算法的优点,达到非常好的加密效果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年17期）
邹程,李国刚[10]（2016）在《混沌神经网络公钥加密算法外包云计算》一文中研究指出为了解决混沌神经网络公钥加密算法在组播通信网、无线通信网等网络实际应用中所面临的计算复杂度较大的问题,本文提出混沌神经网络公钥加密算法外包云计算。该方案通过组播通信网、无线通信网等网络中的组控制者GC(Group Concroller)与云服务器建立保密通信线路,并将通信网加密所用的2n个混沌吸引子外包给云服务器计算。从而大大减少单个用户的开销,并且避免了节点吸引子的重复运算。通过分析和验证表明,本文所提出的混沌神经网络公钥加密算法混沌吸引子外包云计算切实能够大大减少混沌神经网络公钥加密算法在组播通信网、无线通信网等网络中计算的开销和耗时,节约了通信网的资本支出,且随着联接突触矩阵阶的增大,外包效果更加明显。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2016年05期）
混沌神经网络算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文首先介绍了混沌理论的有关知识,之后推导利用Chebyshev正交多项式构造神经网络的详细算法,在此基础上结合混沌映射Henon Map构造了Chebyshev混沌神经网络,最后,根据加密解密的基本思想编写了基于混沌控制系统的Chebyshev混沌神经网络异步加密与解密算法,仿真结果表明,本算法能实现Chebyshev混沌神经网络的有效收敛,能对混沌序列进行高效跟踪,而且对明文加密与解密的效果良好.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混沌神经网络算法论文参考文献
[1].刘剑,张凌波,王潇凌.基于混沌菌群算法改进BP神经网络的焦炭塔生焦高度软测量建模[J].化工自动化及仪表.2019
[2].黄力.基于混沌神经网络异步加密解密算法[J].绵阳师范学院学报.2019
[3].邹鹏,刘晋宏,蔡必汉.基于混沌神经网络的彩色图像加密算法研究[J].信息与电脑(理论版).2019
[4].孟祥,赵莹,孙永恒,李艳娟.基于叁值神经网络和混沌搜索的数字电路串扰时滞故障测试生成算法（英文）[J].机床与液压.2019
[5].肖童,李京兵,曹春杰.基于双混沌映射与神经网络的加密人脸识别鲁棒性算法研究[J].海南大学学报(自然科学版).2018
[6].杨树国,刘庆亮,熊鹏程.基于超混沌的RBF神经网络图像自适应水印算法[J].青岛科技大学学报(自然科学版).2018
[7].马凌,侯小毛,张福泉,龚芝.基于复合混沌系统与人工神经网络学习的图像加密算法[J].电子测量与仪器学报.2018
[8].于大为,陈少威,于舒娟.改进的混沌Hopfield神经网络盲检测算法[J].电信科学.2018
[9].王勇,李金阳,王瑛.Hopfield神经网络和AES结合的超混沌图像加密算法[J].计算机工程与应用.2018
[10].邹程,李国刚.混沌神经网络公钥加密算法外包云计算[J].网络安全技术与应用.2016