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Generating grid hyperchaotic attractors for image encryption application
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AI
DOI：10.1007/s11071-025-11728-6.png)
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摘要
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非线性激活函数是Hopfield神经网络（HNNs）展现动态行为的关键因素。为此，基于具有环面和正弦激活函数的双神经元HNN框架，提出了一种新型二维（2-D）种子映射，能够产生高性能指标的多舌超混沌吸引子。随后，通过将提出的种子映射与两个状态控制器耦合，构建了一个四维（4-D）网格超混沌映射，用于生成具有网格分布和网格共存的超混沌吸引子。在此基础上，开发了一种适用于网格超混沌映射的通用彩色图像加密算法。需要强调的是，该算法充分利用了网格吸引子特征，并将网格分布吸引子与网格共存吸引子分别与图像加密算法的置乱和扩散相结合。数值模拟和性能测试表明，所开发的算法表现出强大的抗攻击能力、高安全性和可靠性，适用于实际的图像加密应用。
Keyword:
Hopfield neural network
Hyperchaotic map
Activation function
Grid distribution attractor
Grid coexistence attractors
Image encryption