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混沌序列的神经网络实现

石文孝  荆涛  杨怀江  
【摘要】:利用BP神经网络,对非线性系统产生的混沌序列进行学习,逼近该非线性系统的映射特征,从而使自身具有混沌特性,成为具备混沌输出能力的神经网络,建立了基于神经网络的混沌序列产生模型(CGNN)。此方法利用具有学习能力的神经网络,它不需要针对某一种非线性映射设计单一的系统结构.并利用DSP技术在CGNN基础上,制成了混沌神经网络协处理机插板,将其产生的混沌序列作为密钥,用于信息的保密通信。

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