Resumen

Este documento presenta una metodología de diseño sistemático para comunicaciones seguras basadas en redes neuronales (NN) en sistemas caóticos de múltiples retardos temporales (MTDC) con un rendimiento óptimo y criptografía. Sobre la base del Algoritmo Genético Mejorado (IGA), que se ha demostrado tener un mejor rendimiento que el de un AG tradicional, se sintetiza un controlador difuso basado en modelos para estabilizar los sistemas MTDC. Se sintetiza un controlador difuso no solo para lograr la sincronización exponencial, sino también para lograr un rendimiento óptimo al minimizar el nivel de atenuación de las perturbaciones. Además, se establece el error del mensaje recuperado utilizando el cifrado de desplazamiento y la clave. Finalmente, se proporciona un ejemplo numérico con simulaciones para demostrar la efectividad de nuestro enfoque.

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Red neuronal; Comunicaciones seguras; Sistemas caóticos; Algoritmo genético; Controlador difuso; Criptografía
• Keywords:Neural-network; Secure communications; Chaotic systems; Genetic algorithm; Fuzzy controller; Cryptography