基于排序变换混沌置乱算法的图像加密系统.html下载

weixin_39820780 2023-01-20 23:30:11
对应博客地址:https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/125529466 图像信息生动形象,它已成为人类表达信息的重要手段之一,网络上的图像数据很多是要求发送方和接受都要进行加密通信,信息的安全与保密显得尤为重要。本项目利用基于排序变换的混沌置乱算法实现了一个图像加密与解密系统,设计了一个混沌图像置乱算法,新算法不经过量化,而是直接通过混沌序列的排序变换来得到图像置换的地址码,有效地避免了量化必须已知混沌轨道分布密度函数的要求,同时也降低了算法的时间复杂度。系统可方便图片在公开信息通道进行加密传播。 本文利用 html + css + JavaScript 构建了页面友好的图像加密系统(静态页面),加密方式包括:方块混淆、行像素混淆、像素混淆、行模式和行+列模式等五种模式。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/andrew_extra/85901202?utm_source=bbsseo
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内容概要:本文系统介绍了基于最小势能原理(即能量法)的物理信息神经网络(PINNs)在求解固体力学二维问题中的理论框架与应用实践,并提供了完整的PyTorch代码实现案例。该方法通过将物理系统的总势能泛函嵌入神经网络的损失函数中,利用深度学习框架直接求解满足控制方程和边界条件的位移场近似解,避免了传统数值方法对网格划分的依赖。文章重点剖析了基于变分原理的能量形式如何替代强形式偏微分方程构建损失项,提升了求解的稳定性与泛化能力。同时,研究对比了不同PINNs架构与训练策略在处理复杂几何形状、非均匀材料属性及非线性力学行为时的精度、收敛性与计算效率,验证了其在处理经典弹性力学问题(如平面应力/应变问题)中的有效性与潜力。配套代码便于读者复现结果并拓展至更广泛的工程应用场景。; 适合人群:具备一定深度学习基础和固体力学知识的研究生、科研人员及工程技术从业者,特别适用于从事计算力学、智能仿真、物理驱动建模、结构分析等方向的研究者。; 使用场景及目标:①掌握基于能量法的PINNs建模范式,理解其相较于传统有限元法的优势与局限;②研究物理信息神经网络在无网格求解复杂边界与非线性问题中的能力;③对比不同神经网络结构对求解精度与收敛速度的影响,推动PINNs在工程实际中的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合所提供的PyTorch代码逐模块分析网络构建、能量泛函定义、边界条件施加及训练流程设计,深入理解物理约束与机器学习模型的融合机制,并鼓励在自定义问题中调整网络参数、采样策略与损失权重以优化性能。

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