論文の概要: A Novel Discrete Memristor-Coupled Heterogeneous Dual-Neuron Model and Its Application in Multi-Scenario Image Encryption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24294v1
• Date: Fri, 30 May 2025 07:12:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.826618
• Title: A Novel Discrete Memristor-Coupled Heterogeneous Dual-Neuron Model and Its Application in Multi-Scenario Image Encryption
• Title（参考訳）: 離散メムリスタ結合ヘテロジニアスデュアルニューロンモデルとそのマルチシナリオ画像暗号化への応用
• Authors: Yi Zou, Mengjiao Wang, Xinan Zhang, Herbert Ho-Ching Iu,
• Abstract要約: 本研究は、MHDNN(Mmristive heterogeneous dual-neuron network)を離散的に導入する。 MHDNNの安定性は、初期条件と様々な神経パラメータに関して分析される。 数値シミュレーションは複雑な力学挙動を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6564419762655898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating brain functions using neural networks is an important area of research. Recently, discrete memristor-coupled neurons have attracted significant attention, as memristors effectively mimic synaptic behavior, which is essential for learning and memory. This highlights the biological relevance of such models. This study introduces a discrete memristive heterogeneous dual-neuron network (MHDNN). The stability of the MHDNN is analyzed with respect to initial conditions and a range of neuronal parameters. Numerical simulations demonstrate complex dynamical behaviors. Various neuronal firing patterns are investigated under different coupling strengths, and synchronization phenomena between neurons are explored. The MHDNN is implemented and validated on the STM32 hardware platform. An image encryption algorithm based on the MHDNN is proposed, along with two hardware platforms tailored for multi-scenario police image encryption. These solutions enable real-time and secure transmission of police data in complex environments, reducing hacking risks and enhancing system security.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた脳機能のシミュレーションは重要な研究領域である。 近年, 記憶と学習に不可欠なシナプス動作を効果的に模倣するため, メムリスタ結合ニューロンが注目されている。 このことは、そのようなモデルの生物学的関連性を強調している。 本研究は,MHDNN(Mmristive heterogeneous dual-neuron network)を提案する。 MHDNNの安定性は、初期条件と様々な神経パラメータに関して分析される。 数値シミュレーションは複雑な力学挙動を示す。 結合強度の異なるニューロンの発火パターンについて検討し, ニューロン間の同期現象について検討した。 MHDNNは、STM32ハードウェアプラットフォーム上で実装され、検証されている。 MHDNNに基づく画像暗号化アルゴリズムが提案され、マルチシナリオ警察画像暗号化に適した2つのハードウェアプラットフォームが提案されている。 これらのソリューションは、複雑な環境での警察データのリアルタイムかつセキュアな送信を可能にし、ハッキングのリスクを低減し、システムのセキュリティを高める。

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