Đăng nhập để tải tài liệu không giới hạn
Tham gia 8.000+ người dùng Thư Viện Luận Án
Đang tải tài liệu...
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ CHAOS CỦA MẠNG NƠRON TẾ BÀO VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG
Cơ sở toán học cho tin học
Luận án "Nghiên cứu một số vấn đề về chaos của mạng nơron tế bào và khả năng ứng dụng" tập trung vào việc khảo sát hành vi hỗn loạn của mạng nơron tế bào (CNN) và các ứng dụng tiềm năng của chúng trong lĩnh vực bảo mật truyền thông. Bối cảnh nghiên cứu được đặt trong sự phát triển của lý thuyết hỗn loạn, từ những khám phá ban đầu của Poincare và Lorenz, đến khái niệm "chaos" được định nghĩa bởi Li và Yorke. Mạng nơron tế bào, được giới thiệu bởi Leon Chua và Lin Yang vào năm 1988, là một hệ thống xử lý thông tin phi tuyến có khả năng mô hình hóa các hành vi động lực phức tạp, bao gồm cả hỗn loạn.
Mục tiêu chính của luận án là đạt được các kết quả mới về khảo sát hành vi hỗn loạn của CNN, giải quyết các bài toán đồng bộ hỗn loạn và ứng dụng hỗn loạn. Đối tượng nghiên cứu bao gồm hành vi động lực học của CNN, đặc biệt là việc xây dựng CNN hỗn loạn cấp phân số, điều khiển và đồng bộ tín hiệu hỗn loạn giữa các hệ CNN cũng như giữa CNN với các hệ hỗn loạn khác, và ứng dụng CNN hỗn loạn trong bảo mật truyền thông ảnh. Luận án tập trung giải quyết các bài toán lý thuyết và trình diễn kết quả thông qua mô phỏng trên môi trường Matlab, không đi sâu vào triển khai mạch thực tế.
Các phương pháp nghiên cứu chính được áp dụng bao gồm các phương pháp toán học trong lý thuyết hệ động lực phi tuyến, lý thuyết điều khiển phi tuyến (nhấn mạnh phương pháp Lyapunov), phương pháp số để tìm nghiệm của hệ phương trình vi phân, và các độ đo trong mã hóa ảnh để đánh giá hiệu quả mô hình. Luận án đã đóng góp nhiều kết quả quan trọng, bao gồm việc nghiên cứu hệ phi tuyến CNN và CNN bậc phân số, đề xuất bậc đạo hàm phân số đảm bảo hành vi hỗn loạn. Các luật điều khiển được đề xuất để giải quyết bài toán đồng bộ hỗn loạn giữa CNN với CNN và giữa CNN với các hệ hỗn loạn khác, tổng quát hóa các bài toán trước đó và bổ sung các giả thiết thực tế hơn như tham số bất định và nhiễu. Phương pháp tuyến tính hóa toàn bộ và so khớp mô hình cũng được đề xuất để giải quyết bài toán đồng bộ đầu ra hai hệ hỗn loạn, bao gồm cả CNN hỗn loạn bậc phân số. Cuối cùng, luận án đã đề xuất một mô hình bảo mật truyền thông ảnh sử dụng đồng bộ CNN hỗn loạn, với các phân tích và so sánh chứng tỏ hiệu quả bảo mật đáng kể của mô hình.
Tải không giới hạn tất cả tài liệu, không cần chờ. Chỉ từ 199.000đ/tháng.
Xem gói hội viên