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J-GLOBAL ID：202202243987496507   整理番号：22A0968010

適応量子ニューラルネットワークを用いたChaos同期と安全な通信と暗号への応用【JST・京大機械翻訳】

Chaos synchronization using adaptive quantum neural networks and its application in secure communication and cryptography

著者 (3件)： Aliabadi Fatemeh (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran) ,  Majidi Mohammad-Hassan (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran) ,  Khorashadizadeh Saeed (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 8  ページ： 6521-6533  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いたカオス同期のための適応制御器を提案した。主な目的は,情報の伝送のための通信システムを設計することである。カオスシステムの多くの応用において,システムの正確なモデルは利用できず,環境条件から生じる外部擾乱やパラメトリック不確実性のような不確実性を含む可能性がある。受信機における不確実性を推定し,同期の精度を改善し,安全な通信アプリケーションのためのメッセージ信号を回復するため,QNNを用いた。Lyapunov定理によって得た適応規則を適用することにより,提案システムのパラメータを推定するべきである。Taylor級数展開を利用して,量子ニューラルネットワークの出力とその適応パラメータの間の線形関係を得た。シミュレーション結果は,マスタとスレーブシステムの状態変数のための同期手順が無視できる同期誤差でよく実行されることを示した。また,その適用を,安全な通信と暗号において調査した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  不確実性 ,  状態変数 ,  適応制御 ,  *ニューラルネットワーク ,  受信機 ,  精度 ,  *通信 ,  通信方式 ,  応用プログラム ,  無秩序系 ,  暗号
準シソーラス用語： 環境条件 ,  カオス同期 ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Chaos同期化 ,  量子ニューラルネットワーク ,  安全な通信 ,  暗号

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  量子 ,  ニューラルネットワーク ,  暗号 ,  応用