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991.
SAFER++是欧洲信息工程的参选算法,并且是进入第2轮的7个候选算法之一。算法的设计者称5轮SAFER++算法可以抵抗差分分析。本文利用异或差分与模减差分串连得到3.75轮的高概率特征,对4轮SAFER++进行选择明文攻击。攻击过程的计算复杂度约为298.2次加密运算,数据复杂度是296,可以恢复出12字节的密钥。而且如果存在4轮特征(设计者称已经通过搜索的方法找到),可以利用本文提出的方法得到更高轮数的特征,用于攻击5轮以上的SAFER++算法。 相似文献
992.
993.
994.
分析研究了分组密码算法ESF抵抗不可能差分的能力,使用8轮不可能差分路径,给出了相关攻击结果。基于一条8轮的不可能差分路径,根据轮密钥之间的关系,通过改变原有轮数扩展和密钥猜测的顺序,攻击了11轮的ESF,改善了关于11轮的ESF的不可能差分攻击的结果。计算结果表明:攻击11轮的ESF所需要的数据复杂度为O(253),时间复杂度为O(232),同时也说明了11轮的ESF对不可能差分是不免疫的。 相似文献
995.
针对极限学习机(ELM)未充分利用未标注样本、训练精度受网络权值初值影响的问题,提出一种基于协同训练与差分进化的改进ELM算法(Tri-DE-ELM)。考虑到传统的ELM模式分类技术只利用了少量标注样本而忽视大量未标注样本的问题,首先应用基于Tri-Training算法的协同训练机制构建Tri-ELM半监督分类算法,利用少量的标记样本训练三个基分类器实现对未标记样本的标注。进一步针对基分类器训练中ELM网络输入层权值随机初始化影响分类效果的问题,采用差分进化(DE)算法对网络初值进行优化,优化目标及过程同时包括网络权值和分类误差两方面的因素,以避免网络的过拟合现象。在标准数据集上的实验结果表明,Tri-DE-ELM算法能有效地利用未标注数据,具有比传统ELM更高的分类精度。 相似文献
996.
多目标柔性作业车间调度问题属于NP-hard问题。在对该问题进行分析的基础上,为之建立了数学模型,并改进了多目标函数,使其更符合实际需要。提出了一种求解该问题的混合差分演化算法,该算法针对差分演化算法易陷入局部最优现象,提出了算法早熟收敛判定方法,并且利用混沌搜索解决早熟收敛问题,突破了局部极值的限制以再次寻优计算。仿真结果表明,该算法效率高,寻优速度快,有效地解决了收敛性能和早熟之间的矛盾。 相似文献
997.
针对差分演化算法与进化策略算法中所存在的不足,将模拟退火算子引入到差分演化算法的变异操作中,这样有助于在进化前期进行全局搜索,后期进行局部搜索;在标准进化策略的基础上,加入差分变异操作,提出了一种新的差分进化策略双重变异算法。通过测试算例可看出,该方法在多峰值函数优化问题中,具有求解精度较高,收敛速度较快等特点。 相似文献
998.
999.
1000.
基于差分进化算法和HYSYS机理模型的催化重整过程优化 总被引:3,自引:2,他引:1
选取催化重整18集总31反应集总动力学模型,以流程模拟软件HYSYS为工具,建立了催化重整机理模型。以最大化芳烃产率为优化目标,以4个反应器入口温度为决策变量,建立了过程优化模型。利用差分进化算法求解该优化问题,并利用可行性规则处理约束。仿真结果表明,芳烃产率有较大提高,证实了差分进化算法的有效性。 相似文献