一种应用神经网络模拟Hash函数的算法

首先介绍了Hash函数的原理以及Hash算法的设计方法,提出了用神经网络模拟Hash函数的思想,并给出了用(径向基函数)RBF网络模拟Hash函数的具体算法.     

加快最小完善Hash函数形成过程的几个有效措施

在用于静态表的各种Hash函数中,一种独立于计算机的最小完善Hash函数颇有实用价值。在一定条件下,这种Hash函数可以同时实现探查次数为1和表的填充系数为1这两个要求。使用此种Hash函数的主要困难是函数的形成速度比较慢。Cichelli提出用两次排序来修剪搜索树,用回溯方法来寻求形成Hash函数的编码表。本文提出用第三次排序进一步修剪搜索树;提出用双自变量定界法和超前检查法来加快搜索速度。文中还介绍了综合使用以上三种方法研制成功的一个通用处理程序,并给出若干计算实例。     

一类完全Hash函数族的结构

Hash函数族是从有限集到有限集的函数的集合,任何一种编码都可以表示为一个Hash函数族,完全Hash函数族在密码学中有很重要的应用。本文利用矩阵和图论的方法研究了一类完全Hash函数族的结构,得到了N=3的一类完全Hash函数族的矩阵结构。     

基于混沌映射的单向Hash函数构造

为提高 Hash函数性能 ,尝试新的 Hash函数构造方法 ,提出一种基于混沌映射的 Hash函数构造思想 ,给出利用两个不同的混沌模型构造的单向 Hash函数 ,并初步分析了其作为单向 Hash函数的不可逆性 ,防伪造性 ,初值敏感性和混沌映射应用于单向 Hash函数构造的优点与潜力。实现了任意长原始文本单向 hash为 1 2 8bit Hash值的算法。实验结果表明 ,这种构造方法实现简单 ,对初值有高度敏感性 ,具有很好的单向 Hash性能。同时 ,该方法也易于改造为并行实现 ,并且迭代的步数与原始文本成正比 ,有成为一种快速实用的单向 Hash算法的潜力。     

基于混沌理论的身份认证方案

基于混沌理论和一次性口令认证技术, 提出一种可以抵御常见攻击的身份认证方案. 解决了常规一次性口令认证方案不能抵御小数攻击、 明文传送迭代次数不安全以及传统Hash函数存在易于找到碰撞安全漏洞的问题, 该方案用混乱和散布性质好、 抗碰撞能力强的混沌Hash函数代替传统的Hash函数, 用混沌置乱排序算法产生的迭代次数代替网上明文传输的迭代次数, 具有较高的安全性.     

独立于机器的最小完善Hash函数

本文简介了独立于机器的最小完善Hash函数,提出用第三次排序修剪搜索树,用双自变量定界法和超前检查法加快搜索速度。为扩大此种Hash函数的应用范围,文中提出解决冲突问题的线性补偿法和分离勾链法,探讨了用首字母顺序分组法处理较大的关键字集合。文中还介绍了一个通用处理程序,并给出若干计算实例。     

层叠式并行图像Hash函数的结构及其算法实现

传统Hash函数采用链式结构,不能充分利用图形和图像的二维特征来提高处理速度,更难以支持并行计算。为克服这2个缺点,提出了一种Hash函数结构,其在并行计算平台上的时间复杂度仅为o(logn)。分析了该结构相关的基本问题,并设计了在该结构下基于细胞神经网络实现的Hash函数。实验结果表明该Hash函数具有优异的敏感性、随机性和抗碰撞能力。     

通用可组合的自更新Hash链认证模型

利用通用可组合安全的框架定义了自更新Hash链认证理想函数,设计了基于一次签名理想函数的真实协议,并证明了在安全伪随机函数和单向无碰撞Hash函数的前提下,该协议能够实现所提理想函数。     

一类3D四翼倍增混沌系统及Hash函数算法

基于新四翼吕系统提出四翼倍增方案,构造生成四翼倍增混沌系统(FWMS)及基于FWMS的Hash函数算法(HFA),探讨混沌系统的构造及在保密通讯领域的应用。采用数值分析方法确定FWMS的参数及结构复杂性;HFA基于已有的Hash函数算法,由明文与迭代结果共同产生初值,经多翼混沌系统迭代,最终产生Hash值;通过数值模拟对HFA进行统计分析与抗碰撞试验,并将其应用于混沌系统的广义同步检验。结果表明:FWMS构造生成了八翼(EW)和十二翼(TWW)混沌系统;HFA具有良好的混乱与扩散性,较强的抗碰撞性;广义同步检验取得与数值模拟一致的结果。     

基于交叉耦合映象格子的单向Hash函数构造

为了解决基于混沌的Hash函数构造方法中存在的问题,提高Hash函数的性能,提出了一种基于交叉耦合映象格子的单向Hash函数构造方法.该方法以交叉耦合映象格子为核心,充分利用其不同于普通时空混沌系统的优良的混乱扩散特性.首先,将明文分组并行注入交叉耦合映象格子的各格点.然后通过多轮混沌迭代使其具有良好的混沌特性,并同时利用Logistic映射作为密钥生成器,对结果进行混沌调制.仿真实验结果表明,该方法可达到Hash函数的各项性能要求,具有良好的初值敏感性、混乱扩散性以及抗碰撞性,安全性能良好,执行效率高,并具有可扩展性,为基于混沌的Hash函数的构造提供了有益的尝试.     

OHNN新的分组Hash算法

在Hash函数算法的研究设计过程中,引入混沌系统理论,探索研究基于混沌动力学的Hash函数算法.将分段线性混沌映射和过饱和的Hopfield神经网络(OHNN)进行结合,提出一种基于混沌动力理论的单向Hash函数构造方法.对算法进行仿真和测试,从不同方面分析验证所提新的算法满足Hash算法的性能指标.安全性分析表明:该算法能抵抗多种碰撞和统计分析的攻击,具有很好的安全性能.     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。     

宿豫区似大地水准面的精细化研究

对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和BP神经网络拟合算法进行了比较分析．结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但BP神经网络拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低．     

神经网络能量函数在卷积码译码算法中的应用

文章分析了神经网络在信道编码领域的应用 .利用神经网络的退火算法 ,建立了新的基于 Hopfield神经网络的能量函数 ,借助卷积码的栅格 ( Trellis)图和新的能量函数提出了一种卷积码译码算法 ,仿真结果显示新的译码算法和最大似然 ( ML)译码算法的性能相似 ,该译码方案复杂度降低 ,易于软件实现     

小波神经网络应用于色谱信号处理中的一种改进算法

在紧致集正交小波神经网络对色谱信号处理应用的基础上,提出一种新的算法,即用B-样条函数代替紧致集正交小波函数,这样便可以解决难构造出具有解析形式的紧致集正交小波函数的问题.这种方法的引入可以使神经网络在信号的处理范畴中得到更广泛的应用.     

轻量化神经网络和哈希跟踪算法在嵌入式人脸抓拍系统中的应用

针对嵌入式设备上难以兼顾人脸抓拍的速度和准确率的问题,基于轻量化神经网络和哈希(Hash)跟踪算法设计了一种快速精准的嵌入式人脸抓拍系统.首先,对轻量化网络MobileNet固态硬盘(solid state disk,SSD)剪枝和优化网络结构构建人脸检测网络;其次,人脸对齐后基于均值哈希(average Hash,a...     

计算机考试系统抽题算法的哈希函数描述

计算机考试系统广泛地应用于各种考试，其中抽题算法的优劣在某种程度上决定了考试系统的性能．本文运用数据结构中的“哈希函数”为模型表述了回溯抽题算法，分析了试题库的知识点模型和试题的冲突处理，对考试系统的设计有一定的理论指导意义．     

Software Maintainability Prediction with UML Class Diagram

Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.     

改进的神经网络并行算法及其在地震初至拾取中的应用

针对经典BP神经网络易于陷入局部极小点、易于产生振荡等缺点,提出了神经网络初始权值的二分法,改进了一种网络结构自动确定算法,并将随机算子和遗忘因子引入BP神经网络中.在提高全局寻优能力的同时,加快了网络的收敛速度.在分析了神经网络内在并行性的基础上,基于MPI实现了改进算法的并行化,将算法应用于地震资料的初至拾取,并取得了良好的应用效果,验证了算法的有效性.     

一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷，研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术，设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA，已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明，该算法具有较强的收敛性和鲁棒性，其应用效果很好。