基于神经网络理论的音频信息隐藏技术研究
| 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 |
