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公开(公告)号：CN115001654A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210643312.9
申请日：2022-06-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法，该方法是先对用户输入的大批量数字图像进行异步的预处理；然后提取经过自动化预处理后的批量图像进行计算块划分，采用GPU高性能计算得到Vector >，采用基于Lorenz混沌系统产生的混沌序列进行加密；利用现有的性能优化算法结合可视化交互系统形成批量图像加密软件，对批量图像进行直方图分析、相关性分析、信息熵分析。实验测试结果表明，不仅能实现批量图像加密，有效抵御暴力攻击、差分攻击、统计攻击、噪声攻击等常见的攻击手段，对于非极端类彩色数字图像平均加密速度达到7.543毫秒每张、1.783秒每GB数据。经过性能优化后的批量数字图像加密在保证加密质量的同时在加密效率上有显著的提高。
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公开(公告)号：CN112801362B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110101091.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络与LSTM网络的学业预警方法，其特征在于，包括如下步骤：1）基于RBF核的缺失数据处理；2）基于多维正态分布的自适应特征提取；3）基于细化网络的人工神经网络训练；4）自适应激励函数LSTM网络训练；5）与软件平台结合。这种方法普适性好、误检率低、预测准确度高。
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公开(公告)号：CN115001654B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210643312.9
申请日：2022-06-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法，该方法是先对用户输入的大批量数字图像进行异步的预处理；然后提取经过自动化预处理后的批量图像进行计算块划分，采用GPU高性能计算得到Vector >，采用基于Lorenz混沌系统产生的混沌序列进行加密；利用现有的性能优化算法结合可视化交互系统形成批量图像加密软件，对批量图像进行直方图分析、相关性分析、信息熵分析。实验测试结果表明，不仅能实现批量图像加密，有效抵御暴力攻击、差分攻击、统计攻击、噪声攻击等常见的攻击手段，对于非极端类彩色数字图像平均加密速度达到7.543毫秒每张、1.783秒每GB数据。经过性能优化后的批量数字图像加密在保证加密质量的同时在加密效率上有显著的提高。
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公开(公告)号：CN112801362A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110101091.8
申请日：2021-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络与LSTM网络的学业预警方法，其特征在于，包括如下步骤：1）基于RBF核的缺失数据处理；2）基于多维正态分布的自适应特征提取；3）基于细化网络的人工神经网络训练；4）自适应激励函数LSTM网络训练；5）与软件平台结合。这种方法普适性好、误检率低、预测准确度高。
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