信息隐藏和数字水印技术cuzs.docx

网络安全技术及应用3第13章 信息隐藏和数字水印技术13.1 信息隐藏技术概述一级标题请选择“标题 1”，二级标题请选择“标题 2”，正文选择“样式1”。每一章、每一节（除第一节外）新起一页，请大家严格按照本模版排版，在任何情况下均不允许自己定义标题、正文的字体、字号、段距、行距等格式，不明之处请发邮件给我：litao。所有图必须有图号，图号以章为单位统一编号，如“图13.1”、“图13.2”。图的标题用小五号宋体。图中的文字按情况而定。对于图形，若要画图，可用Word统一画图，不要采用图文框（排版时会有障碍）。建议在一个新的文档中直接画，对于图中的文字标注可采用文本框，画好后连同图的题目一起进行组合，然后粘贴到正文中即可。表的处理与图的处理类似，兹不赘述。正文中严禁采用“如右图所述”、“如下表所示”这类的表述，必须采用引用的形式：如“如图13.1所示”、“如表6.2”所示。公式字号为五号，上角字号为7p 次，次次角为5p。如 。公式编辑好后将其格式设置为“嵌入型”嵌入正文中。禁止采用很多回车来达到分页的目的，应采用插入分页符来完成。13.1.1 信息隐藏学的主要分支（番号和正文之间空2个空格）传统的神经元以M-P模型为基础，神经网络的构造主要为这种简单神经元之间的互联。然而，由于M-P模型过于简单， 13.1.1.1 四级标题利用网络封装方法，统一了神经元、神经网络的基本概念，提出了广义神经网络系统组成原理，并建立了广义BP网络及广义BP算法， 13.1.1.1.1 五级标题利用网络封装方法，统一了神经元、神经网络的基本概念，提出了广义神经网络系统组成原理，并建立了广义BP网络及广义BP算法，在利用神经网络（例如BP神经网络）求解一些复杂问题时，必须采用大量的输入神经元以及隐层神经元，加之学习样本众多，从而导致网络的学习效率极为低下。国内外学者从学习算法等多方面入手 参 考 文 献1 Tao Li，A Intelligent Neural Network Programming System(NNPS), ACM SIGPLAN Notices, USA, 2000, 35(3): 28362 冷丽琴，李涛，智能神经网络系统组成原理在汉字识别中的应用， 小型微型计算机， 2000, 21(10): 103210343 Hagan, M.T.， Neural Network Design, 机械工业出版社，2002.8表13.6 实验结果（实验平台： AMD K6-2/350, 32M RAM）技术路线学习时间识别率传统BP神经网络12小时网络没有收敛广义BP神经网络54分14秒934%广义神经系统高级功能神经元胞高级功能神经元胞高级功能神经元胞较高级功能神经元胞较高级功能神经元胞较高级功能神经元胞低级神经元胞低级神经元胞低级神经元胞llllllllllll图13.1 广义神经网络系统的组成原理