具有可扩展授权恢复机制的新型图像水印系统

建立了一个具有可扩展授权恢复机制的图像水印系统模型,先把图像小块划分后再使用DCT变换与量化编码,将得到的水印信息进行移块重组为二值水印图像,然后利用混沌映射算法使二值图像分散开来,极大地扩展了水印空间.另外,分析了传统水印算法安全问题,使用了改进的共享与授权协议来规范混沌参数的使用规则,提高了系统的安全性.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

一维多工序制造过程全局成功率建模与公差稳健设计

文章开展一维多工序制造过程全局成功率建模与公差稳健设计.首先,根据加工余量落在公差允许范围内的概率,建立了零件加工成功率计算模型,根据装配尺寸链中封闭环尺寸落在公差允许范围内的概率,建立一维多工序装配成功率计算模型;根据加工成功率和装配成功率是相互独立的假设,建立一维多工序全局成功率模型;然后,构建以产品全局成功率的敏...     

多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该...     

序列模式挖掘算法的分析与比较

序列模式挖掘是数据挖掘中一个非常活跃的研究主题.迄今为止,围绕算法效率这个主题,人们作了大量的工作.一方面,从算法的设计策略入手;另一方面在实现算法所采用的数据结构上做文章;也有的甚至通过对所挖掘的模式进行限制以达到提高算法效率的目的.并对目前已有的各种典型算法作了详细的分析与比较,而且做出了适当的评价.     

蚁群优化算法的原理及其应用

蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法,首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后着重讨论了如何将其用于求解旅行商问题(TSP),最后分析了蚁群算法的一些基本特征.     

重图的T-染色

重图的T-染色是图的T-染色的一个较为实用的部分,这是因为在研究频率分配时,干扰可能会在不同的水平上发生.由于一个重图G能够被剖分成K个不同部分,用G(y,G0,G1,……,GK-1)来表示G.重图G(V,G0,G1,…,GK-1)的一个T-染色是指一个函数f,f满足同时是Gi的T(i)染色,即:对(A)i=0,1,……,K-1,{x,y}∈E(Gi)(→)|f(x)-f(y)|(∈/)T(i).G的f染色的色数是指值不同的f(x)的个数,记作:XT(f).其中x∈V(G).G的f染色的跨度等于max|f(x)-f(y)|,记作:spT(f),其中{x,y}∈E(G).G的T-染色的色数和跨度分别记作XT(G)和spT(G),当f取遍所有G的T-染色时,XT(G)=minXT(f),spT(G)=minspT(f).本文将给出一些关于重图的T-染色的已知结论,同时还将给出一种计算重图的spT的新算法.     

NSS自身安全防护系统的设计与实现

介绍了网络安全扫描系统(NSS)采用的两种安全防护保护机制和相关算法的描述.     

基于多技术融合的Web服务安全的研究与实现

随着Web服务的广泛应用,身份认证成为影响其发展的关键技术之一.本文在研究Web服务安全机制、数字签名技术(DSA算法)和智能卡技术的基础上,实现了一种基于多技术融合的Web服务安全的解决方案,有效的提高了Web服务的安全性,可以用于对Web服务安全性要求较高的信息系统.