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SA-PSO算法在CNN边缘提取模板设计中的应用
  • ISSN号:1000-582X
  • 期刊名称:《重庆大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[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:重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61173178)
中文摘要:

针对一种并行混沌Hash函数只能单向扩散以及低维混沌系统所存在的一些问题,提出使用双向映像格子进行改进的并行时空混沌Hash函数。该函数在消息矩阵组间采用并行结构,在组内采用迭代次数与矩阵元素值成负相关的双向耦合映像格子模型,该模型中的格子映射为参数值随矩阵元素位置而变化且迭代次数等于当前元素值的Kent映射,并行计算得出各分组中间值,最后异或各分组中间值得出最终Hash值。仿真实验表明,算法既提高了Hash的初值敏感性、混乱和扩散性,又拥有高效的并行性。

英文摘要:

Aiming at the problem of one parallel chaotic hash function only unidirectional diffusion and some problems existed in the low dimensional chaotic system,an improved parallel spatiotemproral chaotic Hash function using TCML(Two-way Coupled Map Lattice)is proposed. This function uses the structure of parallel blocks of message matrix. Generated the intermediate value of each block parallel by adopting TCML whose iterations is negatively correlated to the matrix element value,and the Map Lattice is Kent map whose iterations equaled the matrix element value,and its parameter is changeable along with the change of the position of the current element. The final result is obtained by logical XOR operation on the intermediate value of each block. Numerical simulations demonstrate that the algorithm both improves the sensitivity of initial value,confusion and diffusion of Hash,and possesses high efficiency and parallelism.

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期刊信息
  • 《重庆大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:重庆大学
  • 主编:王时龙
  • 地址:重庆市沙坪坝正街174号
  • 邮编:400044
  • 邮箱:cdxhz@equ.edu.cn
  • 电话:023-65102302
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-582X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1044/N
  • 邮发代号:78-16
  • 获奖情况:
  • 中国高校精品科技期刊,重庆市一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26478