12、混沌密码学:基于混沌的密码系统概述

混沌密码学:基于混沌的密码系统概述

1. 引言

混沌密码学是指利用混沌理论(特别是处于混沌状态的物理动力系统)来完成密码系统中的各种加密任务。混沌在自然界和实验室的众多系统中都有体现,如天气、生态、经济等领域,以及电路、激光等实验系统。

混沌理论研究的系统具有三个特殊的运动特性:对初始条件的敏感性(动态不稳定性)、相空间的拉伸和折叠(拓扑混合)以及与无限周期轨道任意接近的非周期轨迹(密集轨道)。混沌系统能够产生复杂的行为模式,这使得它们在生物学、经济学、工程学等多个领域都有广泛应用。

在密码学中使用混沌似乎是很自然的,因为混沌的固有属性与密码学的混淆和扩散特性直接相关。自20世纪90年代以来,混沌密码学得到了显著发展,但也面临着一些挑战,如传统密码学家对其安全性和性能的质疑。

2. 混沌与密码学
2.1 混沌系统的基本属性

混沌系统具有一些特定的属性,这些属性被认为是定义混沌的数学标准,主要包括:
- 动态不稳定性 :也称为蝴蝶效应,即对初始条件的敏感性,两个任意接近的初始条件会导致显著不同且发散的轨迹。
- 拓扑混合 :直观上类似于混合彩色染料,意味着系统在时间演化中,任何给定的状态区域都会与其他任何给定区域发生转换或重叠。
- 非周期性 :系统的轨道永远不会重复,即这些轨道是非周期性的。
- 密集周期轨道 :系统的动态可以任意接近每个可能的渐近状态。
- 遍历性 :无论在时

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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