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基于神经网络理论的音频信息隐藏技术研究
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基于神经网络理论的音频信息隐藏技术研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第1章 绪论第10-17 页
　　· 研究背景第10-11 页
　　· 信息隐藏技术的研究现状第11-12 页
　　· 信息隐藏技术的特点及应用第12-14 页
　　· 神经网络在音频信息隐藏中的应用研究第14-16 页
　　· 本文的主要研究工作第16-17 页
第2章 神经网络的基本特征与典型模型第17-30 页
　　· 神经网络的研究现状及意义第17-21 页
　　　　· 神经网络的发展及应用第17-19 页
　　　　· 研究神经网络的意义第19-21 页
　　· 神经网络的基本特征第21-23 页
　　· 前馈网络模型第23-27 页
　　　　· 前馈型神经网络的基本结构第23-24 页
　　　　· 感知器神经网络第24-26 页
　　　　· BP神经网络第26-27 页
　　· 反馈网络模型第27-29 页
　　　　· 反馈型神经网络的基本结构第27-28 页
　　　　· 反馈型神经网络的特点第28-29 页
　　　　· Elman神经网络第29 页
　　· 本章小结第29-30 页
第3章 基于感知器网络的音频信息隐藏算法研究第30-43 页
　　· 感知器学习算法第30-32 页
　　　　· 简单感知器的学习算法第30-31 页
　　　　· 多层感知器算法第31-32 页
　　· 算法原理及框图第32-33 页
　　· 感知器算法的数学描述第33-35 页
　　· 实验参数选择第35-36 页
　　· 仿真实验及结果分析第36-42 页
　　　　· 图像嵌入结果分析第37 页
　　　　· 训练点数目的选择第37-39 页
　　　　· 嵌入强度的选择第39-40 页
　　　　· 抗攻击能力分析第40-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
第4章 基于BP神经网络的音频信息隐藏算法第43-57 页
　　· BP神经网络学习算法第43-49 页
　　　　· 标准BP算法第43-46 页
　　　　· BP算法的改进第46-49 页
　　· 激活函数第49-50 页
　　· 灰度图像的嵌入算法第50-51 页
　　· 灰度图像的提取算法第51-53 页
　　· 仿真实验及结果分析第53-56 页
　　　　· 图像嵌入结果分析第53-54 页
　　　　· 抗攻击能力分析第54-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
第5章 基于Elman网络的音频信息隐藏算法第57-65 页
　　· Elman网络学习算法第57-60 页
　　　　· 标准Elman网络的学习算法第57-58 页
　　　　· 改进Elman网络的学习算法第58-60 页
　　· Elman神经网络的稳定性分析第60-61 页
　　· 仿真实验及结果分析第61-63 页
　　　　· 图像嵌入结果分析第61-62 页
　　　　· 抗攻击能力分析第62-63 页
　　· 三种网络的比较第63-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
第6章 总结与展望第65-67 页
　　· 本文的主要工作第65-66 页
　　· 展望第66-67 页
参考文献第67-71 页
致谢第71-72 页
攻读学位期间发表论文第72 页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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