混沌神经网络--中期答辩

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组长：张尧组员：胡骏王萌王琛珏宋美荣指导教师：曹鸿钧12534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①选择合适混沌神经网络模型、选择合适初值②基于matlab、C++的混沌神经网络彩色图像加密、解密③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。vv3.2.1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）vv3.2.2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120200中文教材合计：320元总结通过这一阶段的学习，我们都感觉收获了很多，不仅是在知识方面，对以前完全陌生的领域，神经元网络模型，图像处理，matlab编程都有了深刻认识；也学会了如何团队合作完成一项科研工作。每周两次的讨论，我们小组每个人都认真参与，大家共同努力完成一项课题，相信这段经历对于以后的继续深造都会有很大的帮助。另外，也十分感谢指导老师对我们的帮助，鼓励我们要有耐心，知道我们正确的做科研的方法。真诚希望能有机会继续将这个项目做下去，得到更好的结果。总结谢谢总结