MATLAB神经网络30个案例分析.pdf

matlab神经网络30案例分析原代码dpav4-竞赛 提交给DPA v4竞赛的DPA分析代码：。 为了掌握AES的视觉理解，我绝对建议您观看精湛的AES闪存 该攻击混合了仅在400条迹线上训练的模板攻击和一种新颖的约束求解器。 提取偏移量的方法是尝试所有16种掩码可能性，计算纯xor掩码值，然后根据学习的模板和给定的迹线计算这16个字节的概率。 概率最高的蒙版是正确的蒙版。 密钥的提取是通过将模板分类器的部分，不完善的分类结果输入到定制的约束求解器中来完成的。 这提供了数千名关键候选人。 将这些关键候选对象与第二条迹线中的候选对象相交通常会将候选对象组的大小缩小到1。 在CHES 2014上与Yossef Oren和Avishai Wool共同撰写的一篇论文中对这种攻击进行了全面描述：“基于约束的概率模板侧通道攻击的新框架”。 Stefan Mangard，Mario Kirschbaum和Yossef Oren编写了一些代码片段。 这是提交给DPA v4竞赛的Matlab资料。 已在具有神经网络工具箱的Matlab 2012b上对其进行了测试。 发起攻击： 编辑LaunchRSMA

本文采用案例形式，以智能算法为主线，详细讲解了遗传算法、免疫算法、模拟退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法、神经网络算法等最常用的智能算法，并以MATLAB为辅助，附有完整代码！对于算法逻辑的提高锻炼有很大帮助！

本书是matlab中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 　　 读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在matlab中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。 　　 该书共有30个matlab神经网络的案例(含可运行程序），包括bp、rbf、svm、som、hopfield、lvq、elman、小波等神经网络；还包含pso(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 　　 本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

MATLAB智能算法30个案例：遗传算法、神经网络中的回归拟合与分类识别、粒子群算法、免疫优化算法、鱼群算法、模拟退火算法、蚁群算法、支持向量机中的回归拟合与分类识别、极限学习及