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1. 基于环上容错学习和GSW的层次型全同态加密方案
王曌, 丁勇, 王会勇
计算机应用    2016, 36 (4): 962-965.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.0962
摘要667)      PDF (654KB)(629)    收藏
针对目前全同态加密方案效率不高的问题,对GSW同态加密方案进行改进,提出基于环上容错学习和GSW的层次型全同态加密方案。首先,构造基于环上容错学习困难问题的基本公钥加密方案,利用近似特征向量方法使其具有加法、乘法同态性,进一步为简化噪声增长过程的分析而引入随机化函数技术;其次,证明了基本加密方案的正确性、安全性,并详细分析了同态加法、同态乘法和同态与非门操作的正确性;最后,根据密文对应噪声项的增长情况及困难问题的安全性设置方案安全参数,并利用快速傅里叶变换降低多项式乘法运算的计算复杂度,构造出层次型(Leveled)全同态加密方案。与GSW方案相比,新方案具有更小的公钥尺寸,且同态计算每个与非门的复杂度从 Õ(( nL) 2.37)降低到 Õ( nL 2)。
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2. 基于相对熵函数准则的小波网络字符识别方法
薛亚军 丁勇
计算机应用    2010, 30 (4): 977-979.  
摘要1292)      PDF (513KB)(1249)    收藏
针对传统小波网络(WNN)基于均方差函数的梯度学习算法收敛速度慢和产生局部极小点的缺点,结合熵函数准则优于均方差函数准则,可以改善网络的收敛速度等优点,研究了一种基于相对熵函数准则的小波网络算法的字符识别方法。首先对分割后的车牌字符图像进行二值化、归一化等一系列预处理,然后利用新的不变矩算法提取不变矩,以此作为字符图像的特征向量,最后应用基于新优化算法的小波网络进行分类识别。计算机仿真结果表明,该方法对字符的识别取得了较好的效果。
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