混沌神经网络中期答辩ppt课件.ppt

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1、,创新实验项目中期答辩,混沌神经元网络在彩色图像处理中的应用,1,2,5,3,4,研究背景、内容,阶段成果,存在问题,解决措施,目录,项目计划,6,后期安排,1.1 研究背景,1990年K. Aihara，T. Takabe和M. Toyoda等人根据生物神经元的混沌特性首次提出混沌神经网络模型，将混沌学应用于神经网络中，更加接近实际的人脑神经网络，成为目前神经网络研究最前沿的方向之一。他在许多领域中具有广泛的应用前景，如在网络通信，人工智能等。理论研究已证明混沌神经网络具有非常丰富和复杂的非线性动力学特性, 特别是它的混沌动力学特性，使其在图像加密上有很好的应用。此外, 由于神经网络是一种高

2、速并行运算的网络, 只要用集成电路来直接兑现它的并行运算方式, 其加密算法就可实现实时加密通信, 可以满足现代网络实时通信的要求。,1.1 研究背景,然而, 在加密通信工程实际中很少见到是基于混沌神经网络技术的, 理论研究与实际应用之间存在着较大的差异, 这也就是混沌神经网络需要进一步研究和改进的方向。本项目即是应用Henon系统-广泛应用于混沌神经元网络中的一种模型实现彩色图像的加密及解密，优点就在于：用该算法进行加密，得到的是一个非常复杂难解的非确定性 问题, 而且能产生无法预测的序列轨迹，因而保证其安全性；且运用并行计算，能加大通信效率。,1.2 研究内容,选择合适混沌神经网络模型、选择

3、合适初值,基于matlab、C+的混沌神经 网络彩色图像加密、解密, 缩短图像处理时间,（7-8月）阅读大量文献，选取简单混沌模型对彩色图像加密处理,2.1 项目计划,(4-6月)查阅相关文献，学习理论知识，进一步认识课题,（10月）分析并改进此算法，且根据前期研究成果确定论文报告内容,（9月）学习多个混沌神经网络模型，基于Henon映射，实现对彩色图像的加密、解密,前、中期,3.3 完成论文初稿,3.2 基于matlab和Henon模型，实现了彩色图像的加密解密,3.1 加深对混沌神经元网络模型认识,阶段成果,3,第一次探索算法简述：由Henon系统，给定初值后，产生一个数字序列；用GRAY

4、编码将图像转化为数字矩阵后，从中抽取一部分数字；两部分数字随机结合，（用C语言编程实现）转化为方阵，以矩阵形式输出记得加密图像；注：迭代序列的产生及图像的处理用matlab实现。,3.2.1 初次探索,3.2.2 再次探索,算法流程图,Logistic映射,算法流程图,Henon映射（改进）,3.2.2 再次探索,3.2.3 查错后,4 存在问题,初值选择不当，数据发散，无法实现图像的还原,对图像定义的数据类型认识不够,加密、解密处理时间长,进一步研究模型，选择合适参数,5、解决方案,改善程序算法，取较少的数据点实现图像的加密；采用VC+编程，及并行运算,程序调试，查找错误，转换数据类型计算,（12月）修改完善论文（中英文），并学习一个新的混沌神经元网络模型的算法。,2.1 后期安排,(11月)对此算法进行分析改进，提高算法执行效率；学习并行计算，应用于处理大规模图像,（2-3月）针对新模型完成论文（中英文）、定稿,（1月）对新算法编程实现图像加密解密，分析对比前后两种模型。,后期,已使用经费：,论文、书籍打印,120,200,中文教材,合计：320元,总结,总结,总结,