申请/专利权人：盐城工学院

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875363A

主分类号：G06N3/0442

分类号：G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明属于新一代信息技术领域，具体涉及一种具有反应扩散复值BAM忆阻神经网络的保密通信方法，包括：步骤S1：构建具有反应扩散复值BAM忆阻神经网络驱动系统和响应系统；步骤S2：设定所述驱动系统和响应系统的同步误差，并建立同步误差系统；步骤S3：设计静态事件触发控制器，将所述静态事件触发控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统同步于所述驱动系统，进而实现保密通信方法。本发明将反应扩散项引入复值BAM忆阻神经网络，并设计静态事件触发控制器，解决了复值BAM忆阻神经网络同步问题，并将其应用于保密通信领域，提出的保密通信方法显著提升了保密通信的复杂性和安全性。

主权项：1.一种具有反应扩散复值BAM忆阻神经网络的保密通信方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建具有反应扩散复值BAM忆阻神经网络驱动系统和响应系统，步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：构建具有反应扩散复值BAM忆阻神经网络驱动系统为： 式中，i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；时间t≥0；n≥2，m≥2分别是所述驱动系统X层和Y层神经元个数；s表示空间维数，q＝1，2，…，s；空间变量x＝x1，x2，…，xsT且满足|xq|Kq，Kq为正常数；Diq0，分别为X层中第i个神经元与Y层中第j个神经元的扩散系数；yit,x和zjt,x分别是所述驱动系统在t时刻与位置x处X层第i个和Y层第j个神经元的复值状态变量，其中yit,x的实部和虚部分别为和zjt,x的实部和虚部分别为和δi0，γj0是负反馈系数，用来描述神经元的自抑制率；τt是满足0≤ττ≤τ的时变时滞，其中τ为正常数；giyit,x和fjzjt,x分别表示为所述驱动系统中X层第i个和Y层第j个神经元不包含时滞的复值激活函数，其中giyit,x的实部和虚部分别为和fjzjt,x的实部和虚部分别为和giyit-τt,x和fjzjt-τt,x分别表示为所述驱动系统中X层第i个和Y层第j个神经元包含时滞的复值激活函数，其中giyit-τt,x的实部和虚部分别为和fjzjt-τt,x的实部和虚部分别为和所述各激活函数均满足利普希茨条件，即满足对于任意实数a和b，和其中和为正常数；同时所述各激活函数均是有界的，并满足和其中和为正常数；ajiyit,x、bjiyit,x、cijzjt,x和dijzjt,x是复值忆阻器突触连接权重，其中ajiyit,x的实部和虚部分别为和bjiyit,x的实部和虚部分别为和cijzjt,x的实部和虚部分别为和dijzjt,x的实部和虚部分别为和且满足： 根据上述分析，将驱动系统拆分成： 步骤S12：构建与所述驱动系统相对应的具有反应扩散复值BAM忆阻神经网络响应系统： 式中，i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m；时间t≥0；n≥2，m≥2分别是所述响应系统X层和Y层神经元个数，与所述驱动系统X层和Y层神经元个数相同；s表示空间维数，q＝1，2，…，s；空间变量x＝x1，x2，…，xsT且满足|xq|Kq，Kq为正常数；Diq0，分别为X层中第i个神经元与Y层中第j个神经元的扩散系数；和分别是所述响应系统在t时刻与位置x处X层第i个和Y层第j个神经元的复值状态变量，其中的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和δi0，γj0是负反馈系数，用来描述神经元的自抑制率；τt是满足0≤τt≤τ的时变时滞，其中τ为正常数；和分别表示为所述响应系统中X层第i个和Y层第j个神经元不包含时滞的复值激活函数，其中的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和和分别表示为所述响应系统中X层第i个和Y层第j个神经元包含时滞的复值激活函数，其中的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和所述各激活函数均满足利普希茨条件，即满足对于任意实数a和b，和其中和为正常数；同时所述各激活函数均是有界的，并满足和其中和为正常数；uit,x和表示事件触发控制器，其中uit,x的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和和是复值忆阻器突触连接权重，其中的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和的实部和虚部分别为和且满足： 其中，和都是常数；切换间隔Ti0；和根据上述分析，将响应系统拆分成： 步骤S2：设定所述驱动系统和响应系统的同步误差，并建立同步误差系统；步骤S3：设计静态事件触发控制器，将所述静态事件触发控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统同步于所述驱动系统，进而实现保密通信方法。

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