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基于GRNN和混沌系统的数字图像加密方法研究
  • ISSN号:1671-4598
  • 期刊名称:《计算机测量与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]楚雄师范学院数学系,云南楚雄675000, [2]云南大学软件学院,云南昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金(60463002)
中文摘要:

混沌加密技术应用于信息加密是近年信息安全研究的热点问题;首先概括了GRNN神经网络的主要理论,然后将GRNN神经网络和混沌系统相结合建立了一种混沌序列的生成模型,并给出基于GRNN的混沌图像加密算法,该算法只需改变混沌系统的初值,便可获得不同的混沌序列,进而实现对图像数据进行置换加密;最后对算法进行计算机仿真实验;结果表明GRNN神经网络具有更快的收敛速度和更准确的逼近能力,而基于GRNN神经网络的混沌加密算法具有很高的安全性。

英文摘要:

Chaotic encryption presently becomes the focus of information security area.Firstly,this paper gives the main theory of GRNN,and proposes a model of chaotic series based on GRNN and chaotic system.Then it gives chaotic image encryption algorithm based on GRNN that can get different chaotic series by varying the system initial value.According to the sort permutation and inverse permutation from the chaotic series,it can achieve image encryption and decryption.Finally,through computer simulation,the experiment results show that GRNN has faster convergent and more exact approximation.This new chaotic encryption algorithm has higher security.

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期刊信息
  • 《计算机测量与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
  • 主编:苟永明
  • 地址:北京海淀区阜成路甲8号中国航天大厦405
  • 邮编:100048
  • 邮箱:ly@chinamca.com
  • 电话:010-68371578 68371556
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4598
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4762/TP
  • 邮发代号:82-16
  • 获奖情况:
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,“国家期刊奖百种重点期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:27924