1)  Rijndael
Rijndael 算法
1.
Rijndael is the algorithm of Advanced Encryption Standard (AES) and it will be the most widely applied data encryption technology in the future.
Rijndael 算法作为高级数据加密标准在网络和信息安全领域得到了广泛的应用。
2)  Rijndael algorithm
Rijndael算法
1.
Key-controlled Rijndael algorithm with multiple S-boxes;
密钥控制的多S盒Rijndael算法
2.
Safety design of IC card medicare system based on Rijndael algorithm;
基于Rijndael算法的IC卡医保系统设计
3.
This paper introduces the concept of finite-field as well as Rijndael Algorithm structure,and also describes the design thinking of the key part in applying FPGA high speed operation in details based on the detailed analysis of the operation process of addition and multiplication on the GF(2~8) grounds in algorithm.
在介绍有限域的概念及Rijndael算法结构,详细分析算法中基于GF(28)加法、乘法运算过程的基础上,详细阐述了使用FPGA高速实现运算关键部分的设计思路。
3)  Rijndael arithmetic
Rijndael算法
1.
Study on Application of Information Encryption Based on Rijndael Arithmetic;
Rijndael算法在信息加密中的应用研究
2.
The paper introduces the new Advanced Encryption Standard(AES)--Rijndael arithmetic, and on the basis of this, the paper mainly introduces arithmetic s process of finish and decryption.
在介绍新型高级加密标准 (advanceencryptionstandard ,AES)———Rijndael算法的基础上 ,重点介绍了算法的实现及相应的解密过程 ;并结合算法的实现与解密过程对该算法的优点和应用前景作了简要分
3.
This paper gives a detailed analysis of the processing procedure and the mathematical rationale of Rijndael arithmetic, the final AES selected arithmetic.
详细分析了 AES最终入选算法— Rijndael算法的处理过程及其数学原理 ,对密文的频数进行了水平为α=0 。
4)  Rijndael
Rijndael算法
1.
A High-speed Arithmetic and Application of Rijndael;
一种快速Rijndael算法及其应用
2.
An investigation of the Rijndael algorithm which is the Advanced Encryption Standard of USA is taken in this thesis.
本文对美国高级加密标准Rijndael算法进行了比较深入的研究,内容包括:从布尔函数、Walsh谱和代数结构的角度对其S盒密码性质进行的研究,简化算法的攻击方法以及算法的优化实现问题,主要成果有: 1、提出求解布尔函数表达式的两种新方法,具有简洁、易于编程实现、准确而快速的特点,应用于DES算法获得与公开文献相符的结果,应用于Rijndael算法首次求出其S盒布尔函数表达式。
5)  Rijndael encryption algorithm
Rijndael加密算法
6)  Rijndael cryptographic algorithm
Rijndael密码算法
参考词条
补充资料:BP算法
分子式:
CAS号:

性质:又称逆推学习算法,简称BP算法,是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统),它自动地将实际输出值和期望值进行比较,得到误差信号,再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传,调节各神经层神经元之间的连接权重,直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小,但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。

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