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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116232586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310229198.X，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法是由丁大为;王谋媛;杨宗立;张红伟;王金;陈思琦;张亚利;施少卿设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字图像加密技术领域，具体涉及基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法、以及使用了该图像加密方法的图像加密装置。本发明基于一种分数阶忆阻神经网络，通过增加时间反馈控制项，形成新的网络模型，在时间反馈项的作用下可将周期状态转换成混沌状态，从而产生用于图像加密的混沌序列，保证了网络模型的使用效果。本发明基于分数阶忆阻神经网络设计，随机性以及对初始值敏感性都得到提高，密钥空间大，具有良好的实际应用前景。

本发明授权基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法在权利要求书中公布了：1.基于分数阶忆阻神经网络时间反馈控制的图像加密方法，用于将明文图像加密为加密图像，其特征在于，所述图像加密方法包括： 步骤S1，构建分数阶忆阻神经网络模型一； 所述模型一包括三神经元和忆阻器，第一个神经元为FitzHugh-Nagumo神经元，第二个神经元为Hindmarsh-Rose神经元，第三个神经元为FitzHugh-Nagumo神经元，其中一个FitzHugh-Nagumo神经元通过忆阻器与Hindmarsh-Rose神经元连接； 步骤S2，对构建的模型一增加作为状态转换控制器的时间反馈控制项，形成添加时间反馈控制器后分数阶忆阻神经网络模型二，使模型一的周期状态转变为混沌状态； 所述模型二为： 其中，x1、x2、x3、y1、y2、y3、为七维变量；xz表示第z个神经元中膜电位，yz表示第z个恢复变量，表示磁通量；z＝1,2,3；Dq表示进行q阶导；k表示异质神经元之间忆阻器耦合强度；a、c为忆阻器内部状态参数；a1、b1、c1、ε1为第一个神经元的内部参数，a2、b2、c2、d2为第二个神经元的内部参数，a3、b3、c3、ε3为第三个神经元的内部参数；i1、i2、i3表示外部输入电流；m12、m21、m13、m31、m23、m32表示神经元之间的电耦合系数；h表示矩形函数，τ表示时间变量，α表示与目标混沌吸引子位置有关的参数； 步骤S3，依据明文图像，提供密钥代入模型二中，得到混沌序列； 再采用生成的混沌序列对明文图像进行置乱和扩散，获得加密图像。

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