多策略混合改进蝴蝶算法的多层感知器训练优化

传统调参方法容易生成局部最优,提出多策略混合改进BOA算法的MLP训练方法。针对标准BOA算法寻优精度、收敛速度的不足,设计多策略混合改进蝴蝶优化算法MSHBOA。利用佳点集进行种群初始化,避免随机种群的遍历不足;引入量子搜索局部开发和自适应惯性权重全局搜索提升个体寻优能力;设计概率阈值自适应调整机制,动态协调全局搜索与局部开发比重;设计柯西变异和混沌映射的个体混合扰动机制,增强算法脱离局部最优的能力。将MSHBOA应用于多层感知器MLP训练优化,结果验证训练算法在均方误差、分类准确率、局部最优抵抗性和稳定性方面均表现更好。

基于混沌Z-映射的QR码加密机制

针对QR码安全认证及携带敏感信息泄漏问题日益突出的情况,结合混沌图像加密技术,提出一种基于混沌Z-映射的QR码加密机制。通过基于混沌Z-映射的QR码密钥特征算法生成密钥序列,利用密钥对QR码的像素矩阵进行加密,实现对QR码信息的加密保护,研究该方案的密钥取值范围。实验结果表明,该机制能够有效隐藏QR码信息,具有较高的安全性、可靠性、实用性。

基于Logistic的混沌加/解密图像算法研究

混沌序列具有伪随机性、对初始条件强敏感性、遍历性等特点,它展现出优良的密码学性能。混沌加密是常用的数字图像加密方法之一。在此,提出一种基于Logistic的混沌加/解密模型,在图像加/解密算法中加以应用,用VB.NET实现该加/解密算法,支持多种图像格式条件下,能正确识别和显示加/解密后的图像。