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内容介绍
一、研究背景与主题引入
在数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于医疗、军事、金融、社交网络等众多领域。然而，图像数据的高冗余性、强相关性以及易获取性，使其面临严峻的安全威胁，如信息泄露、非法篡改等。传统加密算法（如DES、AES、RSA）虽在文本加密中表现良好，但难以满足图像加密对实时性、安全性和复杂性的综合需求。混沌系统因其对初始条件的极端敏感性、伪随机性和遍历性，成为图像加密领域的研究热点。其中，二维Henon映射作为经典混沌系统，具有参数可控性强、动力学行为复杂等优势，但单一映射易受攻击，密钥空间有限。为此，本研究提出一种基于混合混沌移位变换对与修正Henon映射的图像加密方案，通过融合多种混沌系统特性，提升加密算法的抗攻击能力和安全性，为图像安全传输与存储提供理论支持。
二、理论基础与文献综述
（一）混沌系统与图像加密的关联性
混沌系统具有三大核心特性：
对初始条件的敏感性
：微小扰动会导致系统状态指数级发散，生成不可预测的混沌序列。
伪随机性
：混沌序列在统计上接近随机序列，但由确定性方程生成，可通过密钥复现。
遍历性
：系统状态在相空间内无限次遍历所有可能值，确保加密密钥的均匀分布。
在图像加密中，混沌序列可通过置乱（改变像素位置）和扩散（改变像素值）操作破坏图像统计特性，抵抗统计攻击和差分攻击。例如，Logistic映射因迭代速度快被用于像素位置置乱，而Henon映射因二维耦合特性被用于像素值扩散。
（二）Henon映射的研究进展与局限性
Henon映射的数学定义为：
（三）混合混沌系统的研究趋势
为弥补单一混沌的不足，学者提出混合混沌策略：
多映射耦合
：如结合Logistic映射与Henon映射，通过交替迭代生成复合序列。
参数动态调整
：根据明文特征动态修改混沌参数，增强算法对明文的敏感性。
频域加密
：在离散余弦变换（DCT）或小波变换域进行混沌加密，打破像素空间相关性。
例如，2025年提出的基于混合混沌的轻量图像加密方案，通过二维Logistic映射置乱像素位置，Henon映射扩散像素值，在无线信道测试中表现出高安全性和低计算开销。
（四）当前研究缺口
尽管混合混沌系统显著提升了加密性能，但仍存在以下问题：
密钥生成机制单一
：多数方案依赖混沌序列直接作为密钥，未充分利用混沌系统的非线性特性。
抗攻击能力不足
：对选择明文攻击和差分攻击的抵抗性需进一步验证。
硬件优化不足
：高维混沌系统的迭代计算复杂度高，缺乏高效的硬件实现架构。
本研究针对上述问题，提出一种基于混合混沌移位变换对与修正Henon映射的加密方案，通过引入移位变换对扩展密钥空间，结合修正Henon映射增强混沌复杂性，并设计并行化硬件架构提升加密效率。
三、研究设计与方法
（一）加密算法设计
- 修正Henon映射的构建
为提升Henon映射的混沌性能，引入非线性耦合项和动态参数调整机制：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
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2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP
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置换流水车间调度问题PFSP
、
混合流水车间调度问题HFSP
、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
