[发明专利]一种伪随机数发生器、伪随机数发生方法、处理器芯片有效
申请号: | 202110528091.6 | 申请日: | 2021-05-14 |
公开(公告)号: | CN113377335B | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 余飞;张梓楠;沈辉;黄园媛;蔡烁 | 申请(专利权)人: | 长沙理工大学 |
主分类号: | G06F7/58 | 分类号: | G06F7/58;G06N3/06 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 赵琴娜 |
地址: | 410114 湖南省*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 随机数 发生器 发生 方法 处理器 芯片 | ||
1.一种伪随机数发生器,其特征在于,包括:
三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元,所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元基于穿过神经元的磁通干扰李雅普诺夫指数最大的神经元,用于对接收的输入信号进行处理并生成对应的输出信号;所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元基于穿过神经元的磁通干扰李雅普诺夫指数最大的神经元,包括:所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元将磁通的32位输出信号中的16位和第17位进行异或操作,得到1位输出的磁通量,若所述磁通量等于1,则使李雅普诺夫指数最大的神经元的32位输出信号增加第一设定值;若所述磁通量不等于1,则使李雅普诺夫指数最大的神经元的32位输出信号减少第二设定值;
抽样量化单元,与所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元电连接,用于抽样量化所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元产生的输出信号,得到随机序列。
2.根据权利要求1所述的伪随机数发生器,其特征在于,所述第一设定值和所述第二设定值均为0.0002。
3.根据权利要求1所述的伪随机数发生器,其特征在于,还包括由相互电连接的移位寄存器和异或比较器组成的后处理单元,所述后处理单元与所述抽样量化单元电连接,用于对所述抽样量化单元产生的随机序列进行移位异或处理,用以提高所述随机序列的随机性。
4.根据权利要求3所述的伪随机数发生器,其特征在于,所述后处理单元包括32个所述移位寄存器和15个所述异或比较器,前16个所述移位寄存器均为0,后16个所述移位寄存器从所述随机序列中获取对应的参数;所述移位寄存器每前移1位,15个所述异或比较器运行一次,产生一个1位随机数;所述异或比较器用于在所述移位寄存器每前移1位后,执行异或操作。
5.一种伪随机数发生方法,其特征在于,包括以下步骤:
构建三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元,所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元基于穿过神经元的磁通干扰李雅普诺夫指数最大的神经元,通过所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元对接收的输入信号进行处理并生成对应的输出信号;所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元基于穿过神经元的磁通干扰李雅普诺夫指数最大的神经元,包括:所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元将磁通的32位输出信号中的16位和第17位进行异或操作,得到1位输出的磁通量,若所述磁通量等于1,则使李雅普诺夫指数最大的神经元的32位输出信号增加第一设定值;若所述磁通量不等于1,则使李雅普诺夫指数最大的神经元的32位输出信号减少第二设定值;
对所述三神经元Hopfield神经网络混沌振荡单元的输出信号进行抽样量化,得到随机序列。
6.根据权利要求5所述的伪随机数发生方法,其特征在于,还包括步骤:
构建相互电连接的32个移位寄存器和15个异或比较器,使前16个所述移位寄存器均为0,后16个所述移位寄存器从所述随机序列中获取对应的参数;
使所述移位寄存器向前移动,在每前移1位后,通过所述异或比较器执行异或操作,在所述移位寄存器每前移1位,15个所述异或比较器运行一次后,产生一个1位随机数,并且在所述移位寄存器每前移16位,所述移位寄存器重新从所述随机序列中获取对应的参数,直至所述随机序列全部完成移位。
7.一种处理器芯片,其特征在于,所述处理器芯片搭载权利要求1至4任一项权利要求所述的伪随机数发生器,并实施权利要求5至6任一项所述伪随机数发生方法。
8.一种信息数据处理终端,其特征在于,所述信息数据处理终端搭载权利要求7所述的处理器芯片,并用于实现权利要求5至6任一项所述伪随机数发生方法。
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