随着信息技术发展越来越迅速, 计算机智能化图像识别技术的发展也日益完善, 其发挥的作用也越来越重要。本文以神经网络方法为基础, 对计算机智能化图像识别技术进行了研究, 本文将遗传算法GA 与 BP 算法进行结合, 通过分析智能化图像识别原理、图像模式识别和BP 神经网络学习算法, 建立了GA-BP网络图像识别模型。采用四层神经网络, 输入节点设置为 256, 输出节点设置为5, 进行了GA-BP网络和BP 神经网络的对比实验, 结果表明, 在进行数字图像识别时, GA-BP网络正确识别率为 98.7%, BP 网络正确识别率为92.5%, GA-BP网络正确识别率比BP网络要高出6.2%, GA-BP网络克服了BP网络收敛速度慢和训练时间长的缺点。

随着目前通信技术的飞速发展, 保密通信在整个现代通信系统中已经得到了非常广泛的应用。近年来, 各种网络监听设备和监听手段层出不穷, 造成了比较严重的损失, 在通信过程中, 关键问题是保证密钥不被识破。介绍了物理层安全技术基本概念, 分析了当前通信保密性技术及安全性技术, 论述安全编码技术、密钥技术、协作干扰技术、信道估计技术等, 详细分析协作干扰的物理层安全技术在保密通信系统中的应用实现, 并给出了验证方案, 提出基于其在防窃听、抗干扰等领域的应用。分析表明, 及时的协作干扰物理层安全是整个信息通信安全防护体系中最重要的组成部分, 能对通信安全进行有效的保障。