[发明专利]通过类神经网络生成/验证密码的方法及系统

权利要求书

1、一种通过类神经网络生成密码的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

1)接收密码笔迹；

2)分析密码笔迹，根据密码笔迹得到密码向量；

3)提供干扰向量，将密码向量和干扰向量输入至类神经网络；

4)类神经网络依据密码向量与干扰向量进行自我学习，产生密码权重值。

2、根据权利要求1所述的通过类神经网络生成密码的方法，其特征在于：所述类神经网络包括输入层、输出层以及隐藏层，其中输入层具有输入神经元；输出层具有输出神经元；隐藏层则具有隐藏神经元，所述输入层通过输入神经元接入隐藏层的隐藏神经元，所述隐藏层通过隐藏神经元接入输出层的输出神经元。

3、根据权利要求2所述的通过类神经网络生成密码的方法，其特征在于：所述步骤4)的具体步骤如下：

4.1)所述输入神经元接收密码向量与干扰向量；

4.2)依据隐藏层对密码向量与干扰向量进行运算，将密码向量输入已使用干扰向量训练过的神经网络，然后由各输出神经元输出运算结果；

4.3)分别计算各输出神经元的输出的运算结果与类神经网络所对应的学习目标值之间的误差值；

4.4)判断误差值是否大于临界值，当误差值不大于临界值时，将各输出神经元的运算结果储存为对照值，进至步骤；当误差值大于临界值时，进至步骤4.5)；

4.5)类神经网络根据误差值调整输出层与隐藏层的权重值；

4.6)得到类神经网络中的权重值即为密码权重值。

4、根据权利要求1或2或3所述的通过类神经网络生成密码的方法，其特征在于：该方法还包括初始化类神经网络的权重值的步骤。

5、一种通过类神经网络生成密码的系统，其特征在于：该系统包括用来接收密码笔迹的接收模块、用来分析该密码笔迹，并依据分析结果输出密码向量的分析模块、用来储存干扰向量的储存模块以及依据干扰向量与密码向量来进行学习，而产生密码权重值的类神经网络；所述接收模块通过分析模块接入类神经网络，所述储存模块接入类神经网络。

6、根据权利要求5所述的通过类神经网络生成密码的系统，其特征在于：该系统还包括用来初始化类神经网络的权重值的初始化模块，所述初始化模块接入类神经网络。

7、根据权利要求5或6所述的通过类神经网络生成密码的系统，其特征在于：该系统还包括用来读取储存模块中的干扰向量的读出模块，所述储存模块通过读出模块接入类神经网络。

8、一种通过类神经网络验证密码的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

1)接收待检笔迹；

2)分析待检笔迹，得到待检向量；

3)将待检向量输入至类神经网络，类神经网络的输出神经元系根据待检向量而输出待检值；

4)将这些待检值与对照值进行比对，根据比对结果对密码进行验证。

9、根据权利要求8所述的通过类神经网络验证密码的方法，其特征在于：所述步骤4)的具体步骤如下：

4.1)判断待检值中的最大值是否小于匹配下限；

4.2)若最大待检值小于匹配下限时，则进至步骤4.5)；若最大待检值不小于匹配下限时，则进至步骤4.3)；

4.3)类神经网络接着判断输出此最大待检值的输出神经元是否与输出最大对照值的输出神经元相同；若两者为同一神经元，则进至步骤4.4)，若两者为不同神经元，则进至步骤4.5)；

4.4)密码验证成功；

4.5)密码验证失败。

10、一种通过类神经网络验证密码的系统，其特征在于：该系统包括用来接收待检笔迹的接收模块、用来分析该待检笔迹，并依据分析结果输出待检向量的分析模块以及用来将待检值与对照值进行比对的类神经网络；所述接收模块通过分析模块接入类神经网络。