高斯激励混沌神经元系统及其应用

• 作者: 刘丽杰 徐耀群 许楠
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯函数 神经元 激励函数 时间序列
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 机械与能源工程
• 页码范围: 599-603
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2672字
• 语种: 中文

摘要

突破以往混沌神经元模型以Sigmoid函数作为激励函数的过程，构建了由高斯函数独自作为激励函数的混沌神经元模型，分析了它的混沌动力学特性；撤销模拟退火策略后，通过对时间序列的重要指标，如功率谱及最大Lyapunov指数的分析，证实高斯激励的神经元动力系统能够保持永久的混沌搜索状态；利用该系统对灰度图像进行加密，阐述了其原理及算法，通过对加密前后直方图的考查，说明了该混沌加密算法具有较强的抗统计分析能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐耀群	哈尔滨商业大学系统工程研究所	66	338	8.0	14.0
2	许楠	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	19	38	4.0	5.0
3	刘丽杰	黑龙江八一农垦大学信息技术学院	35	84	5.0	6.0