(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211197949.6 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 盐城工学院 地址 224051 江苏省盐城市亭湖区希望大 道中路1号 (72)发明人 李小凡　何佳昊　李慧媛　阚加荣　 姚金泽　黄鑫　 (74)专利代理 机构 南京业腾知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32321 专利代理师 缪友益 (51)Int.Cl. G06F 21/60(2013.01) G06F 21/62(2013.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于忆阻神经网络同步控制的图像加 密方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于忆阻神经网络同步 控制的图像加密方法， 该方法基于惯 性忆阻神经 网络， 构建具有无边界分布时滞的惯 性忆阻神经 网络驱动系统和响应系统； 设定同步误差， 设计 自适应切换同步控制器， 进而建立同步误差系 统； 响应系统在设计的自适应切换同步控制器的 作用下， 实现响应系统与驱动系统的同步； 接着 获取响应系统与驱动系统同步之后的混沌信号， 并将其应用于图像的加密运算， 从而实现图像的 加密。 本发 明解决了具有无边界分布时滞的惯性 忆阻神经网络的同步控制问题， 并将其应用于图 像加密领域， 显著提升图像加密方法的复杂性和 破解难度。 权利要求书4页 说明书11页 附图4页 CN 115544542 A 2022.12.30 CN 115544542 A 1.一种基于忆阻神经网络同步控制的图像加密方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 根据惯性忆阻神经网络， 构建具有无边界分布时滞的惯性忆阻神经网络的驱 动系统和响应系统； 步骤S2： 根据步骤S1构建的具有无边界分布时滞的惯性忆阻神经网络驱动系统与响应 系统， 设定同步 误差， 设计自适应切换同步控制器， 进 而建立同步 误差系统； 步骤S3： 所述响应系统在所述自适应切换同步控制器的作用下， 实现所述响应系统与 所述驱动系统的同步， 进 而将其应用于图像加密。 2.根据权利要求1所述的一种基于忆阻神经网络同步控制的图像加密方法， 其特征在 于， 步骤S1具体包括以下内容： 步骤S11： 构建具有无边界分布时滞的惯性忆阻神经网络的驱动系统为： 步骤S12： 构建具有无边界分布时滞的惯性忆阻神经网络的响应系统为： 步骤S11和步骤S12中， 时间t大于等于0， n表示所述驱动系统和所述响应系统含有的神 经元个数， xi(t)表示所述驱动系统的第i个神经元在t时刻的状态， yi(t)表示所述响应系统 的第i个神经元在t时刻的状态， αi、 βi是常数并且满足αi>0、 βi>0， fj(xj(t))表示所述驱动系 统的第j个神经元不含时滞的激活函数， fj(xj(t‑τj(t)))表示所述驱动系统的第j个神经元 含有时滞的激活函数， fj(yj(t))表示所述响应系统的第j个神经元不含时滞的激活函数， fj (yj(t‑τj(t)))表示所述响应系统 的第j个神经元含有时滞的激活函数， 上述各激活函数满 足利普希茨条件且利普希茨常数为Fj>0， τj(t)表示离散时滞并满足0≤τj(t)≤τ1、 τ1和 τ2是常数， Kij(t‑θ )是关于无边界分布时滞的内核实值函数， θ为积分 变量， 所述驱动系统的初始值满足xi(s)＝φi(s)、 s∈[‑τ1， 0]， 所述响应 系统的初始值满足 s∈[‑τ1， 0]， ui(t)表示自适应切换同 步控制器， 忆阻器连接权值aij(xi(t))、 bij(xi(t))、 cij(xi(t))、 aij(yi(t))、 bij(yi(t))、 cij (yi(t))分别满足： 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115544542 A 2其中， 是常数， γi是切换界值且γi>0。 3.根据权利要求1所述的一种基于忆阻神经网络同步控制的图像加密方法， 其特征在 于， 步骤S2具体包括以下步骤： 步骤S21： 根据步骤S1构建的具有无边界分布时滞的惯性忆阻神经网络的驱动系统与 响应系统， 设定所述驱动系统与所述响应系统的同步 误差为： ei(t)＝yi(t)‑xi(t)； 步骤S22： 根据步骤S21设定的所述同步 误差， 设计所述自适应切换同步控制器为： 其中， γi(t)和 ξi(t)是自适应控制增益， 和 分别是自适应控制增益γi(t)和 ξi(t)的导数， ρi>0， mi(t)具体为： 步骤S23： 建立同步 误差系统； 根据步骤S21设定的所述同步误差， 结合所述的驱动系统和响应系统， 得到同步误差系 统如下：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115544542 A 3