一种基于神经网络的图像加密算法

来源 :大连工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xtcwang
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混沌加密为当今数字图像的机密性保护提供了一种实用的方法。针对图像信息在网络中的安全传输问题,设计了一种基于激光混沌系统与神经网络的图像加密算法。通过相图、李雅普诺夫指数谱和分岔图分析,证实了单模激光动力系统的混沌特性。通过BP神经网络对原始图像进行压缩,对压缩后的图像采用单模激光混沌系统生成的混沌序列进行像素置乱和扩散操作,得到密文图像,再通过直方图、相邻像素相关性、抗差分攻击、信息熵等方面分析所提算法的安全性。结果表明,所提出的图像加密算法不但能够节约密文传输时所用的信道带宽,而且具有良好的加密效果和较
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目前深度学习方法在物理层通信中得到了广泛的应用,信道估计是物理层通信中的关键部分,与传统信道估计算法相比,深度学习方法在信道估计方面具有一定的优势。本研究介绍了深度学习中常见的神经网络模型,从模型驱动和数据驱动方式两个方面分别阐述了深度学习方法在信道估计中的应用。综述了将深度学习方法应用在信道估计中的最新研究进展。为了满足下一代移动通信的性能需求,讨论了智能物理层通信中信道估计面临的挑战与机遇。
研究了鱼露发酵过程中理化指标的变化情况并对发酵过程中产生的挥发性盐基氮(TVB-N)和氨基酸态氮(AN)质量浓度进行预测。通过对不同鱼露发酵条件下的理化指标进行检测,得到130组实验数据,由Person相关性分析可知,在整个发酵过程中,TVB-N和AN质量浓度均与发酵时间和含盐量呈正相关性,与pH呈负相关性,与温度和成曲添加量不相关。将主成分回归、偏最小二乘回归以及BP神经网络模型应用于TVB-N和AN质量浓度的预测,结果表明3种模型均能对鱼露发酵过程的TVB-N和AN质量浓度进行预测。比较3种模型的预测
当前超高层建筑在国内各地大量兴起.相比于一般建筑,超高层建筑的消防救援更加困难,因此超高层建筑其供电保障尤为重要.在GB 51348-2019《民用建筑电气设计标准》中要求150 m以上的超高层公共建筑的消防负荷应为一级负荷中特别重要负荷.因此150 m以上的超高层项目一般均设置有柴油发电机组,除了为消防负荷提供应急电源外,还可为楼内一些重要负荷提供后备电源.
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彩色成像系统响应的非线性导致了高动态范围彩色图像与系统平场图像不能匹配,给高动态范围图像的非均匀校正带来了困难。通过不同F数和不同积分时间的多点平场辐射定标实验,标定系统RGB三通道的相对响应曲线;对高动态范围场景通过多积分时间成像,应用三通道的相对响应曲线对其进行线性化,融合生成高动态范围彩色图像;引入对应F数下的线性化平场图像对生成的高动态范围彩色图像进行两点法校正。应用夜晚路灯照明场景进行了
为了降低液体发酵过程中高浓度虫草素积累对蛹虫草菌产生的反馈抑制,建立了补料分批发酵耦合盐析萃取系统,在发酵过程中及时移除部分虫草素,解除产物抑制,提高虫草素的终产量。为对发酵液中虫草素的进行分离,筛选出乙醇/(NH4)2SO4及乙醇/K2HPO4两种盐析萃取体系,当无机盐和乙醇分别为15%和27%时,虫草素回收率最高,达到98.73%和93.79%。将蛹虫草菌补料分批发酵与盐析萃取相耦合,虫草素发
为了研究颗粒粒径以及固含量对WC-12Ni粉体表面化学复合镀Ni-MoS2层的影响及作用机制,对商用WC-12Ni粉体筛分得到3种不同粒径范围(10~25μm、25~30μm和30~40μm)的粉体并在固含量分别为25、75、125 g/L的条件下进行化学镀包覆Ni-MoS2复合层。采用场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)和能谱仪(EDS)对镀覆前后WC-12Ni粉体的表面形貌、Ni-MoS2层厚度以及元素分布进行表征,并对粉体表面复合镀层
以棉纤维作为增强体,二甲基二乙氧基硅烷(DMDES)和甲基三乙氧基硅烷(MTES)为共前驱体,采用溶胶-凝胶法结合冷冻干燥工艺制备了柔性的棉纤维/SiO2气凝胶复合材料。利用扫描电镜、压汞仪、万能试验机及热导系数测试仪等对材料进行表征分析,研究了棉纤维质量分数对复合材料的微观结构及力学性能的影响。结果表明,棉纤维的添加可以有效改善SiO2气凝胶的力学性能。随着棉纤维质量分数由0增加到40%,SiO2气凝胶复合材料的压缩强度由0.06 MPa
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进入“十四五”以来,随着现代化进程的深入,科学技术不断进步,各行各业全速升级,行业洗牌愈演愈烈.唯有不断创新,以最简单的设计应用,最可靠的全面保护,最高效的使用体验,才能赢得最终用户.对于电动机控制与保护产品来说,尤其如此.
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