Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/19639
Название: | Modeling hyperchaotic datasets for neural networks |
Авторы: | Shiriaev, E. M. Ширяев, Е. М. Bezuglova, E. S. Безуглова, Е. С. Kucherov, N. N. Кучеров, Н. Н. Valuev, G. V. Валуев, Г. В. |
Ключевые слова: | Chaos theory;Saito generator;Ressler attractor;Neurocryptography;Hyperchaos;Liapunov generator;Lorentz attractor |
Дата публикации: | 2022 |
Издатель: | Springer Science and Business Media Deutschland GmbH |
Библиографическое описание: | Shiriaev, E., Bezuglova, E., Kucherov, N., Valuev, G. Modeling hyperchaotic datasets for neural networks // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2022. - Том 424. - Стр.: 441 - 453. - DOI10.1007/978-3-030-97020-8_40 |
Источник: | Lecture Notes in Networks and Systems |
Краткий осмотр (реферат): | This work is aimed at the studies related to neurocryptography. The paper represents the studies of hyperchaotic mappings and their construction based on the attractors and the research of image noise characteristics using the attractors and their performance. The conducted experiments have demonstrated that Liapunov hyperchaos generator possesses the best performance ratio and noise characteristics. In prospect we are going to conduct the experiments with a compiled data set and neural networks focused on the work with chaotic models and cryptographic algorithms. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://hdl.handle.net/20.500.12258/19639 |
Располагается в коллекциях: | Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
scopusresults 2207 .pdf Доступ ограничен | 63.42 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.