基于差调制的扩频水印算法

扩展频水印技术是一种鲁棒的水印算法 .如何提高扩频水印算法的鲁棒性是当前一大研究热点 .充分利用图象的像素与其周围像素之间的差值的统计特性 ,利用差调制的方法嵌入水印信息 ,从而降低了原始图象对该水印算法鲁棒性的影响 ,来提高水印算法的鲁棒性 .理论分析表明 ,该算法可以同时获得较小的误警和误拒概率 ,从而表明该算法有较好的性能 .实验结果表明 ,该算法可以鲁棒地抵抗常用的攻击 ,如JPEG压缩、中值滤波、加噪声和图象大小调整 .     

基于RD域分块的改进距离徙动成像算法

研究了二维频域成像算法,提出一种基于RD域分块的改进距离徙动成像算法,并将该算法与近似算法和一般逆变标算法进行了点阵目标仿真和运算效率比较.当测绘带较宽且距离徙动较大时,该算法聚焦性能优于近似算法和一般逆变标算法.通过比较还可看出该算法运算效率高于逆变标算法.最后用实测数据仿真验证了该算法是可行的.     

蚁群算法理论及应用

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法。该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性。本文首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后讨论了蚁群算法的应用,最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容。该算法用于解决组合优化问题,如TSP、QAP、JSP等效果很好。     

基于蚁堆原理的聚类算法在数据挖掘中的应用研究

基于蚁堆原理的聚类算法是一种新的仿生算法,该算法已经在当前的数据挖掘研究中得到了多种应用。本文在介绍回顾该算法发展历史的基础上,简要评述了部分具有代表性的该算法改进模型及其应用情况。最后,对该算法在今后的研究方向作了展望。     

高维数据下基于云平台的随机森林算法的研究与实现

随机森林算法在数据挖掘领域中得到了广泛的应用,该算法通过构建多个不同的决策树可以获得更高的分类结果。但是,随着数据规模的增大,人们开始接触到各大规模的数据以及更高维度的数据属性。传统的随机森林构建算法不能有效、快速地处理海量高维数据,严重影响了数据的分类效率,从而影响预测效率。本文针对高维、海量数据下随机森林构建算法,改进并提高了该算法的效率,提出了基于云计算平台的随机森林构建算法。该算法可以快速的完成数据分类预测,并通过实验结果进一步展示了该算法的效率以及可扩展性。     

基于网格分布式关联规则挖掘系统模型与算法研究

在现有的网格和数据挖掘技术基础上,研究OGSA面向服务的体系结构,建立了网格平台下的分布式数据挖掘系统模型。基于该模型。对经典关联规则算法FP—tree算法作了改进,提出分布式频繁模式挖掘算法,并对该模型和算法进行了分析、测试、和评估。     

一种适用于双天线InSAR系统的成像定位算法

针对机载双天线InSAR系统实用化测图问题,提出一种将目标定位至数据获取几何的成像算法.该算法可以高效结合自配准处理.相对于将目标定位至零多普勒几何的传统算法,该算法优势在于减少了后续干涉处理过程三维定位的计算量,且成像算法效率与传统算法一致.该算法尤其适用于实用化机载双天线InSAR系统.     

一类具有上限约束的广义指派问题的求解算法

本文对一类具有上限约束的广义指派问题进行研究,并且给出了一个新的启发式算法.通过实例证明该算法是有效的.该算法简单、易懂、易于编程,且适用于求解较大规模的具有上限约束的广义指派问题.     

一种GA-BP算法的研究及性能分析

遗传算法具有搜索全局最优解的能力,并且有很强的鲁棒性,而BP算法具有很好的泛化能力和非线性映射能力,基于两种算法的特点,设计了一种GA-BP算法,该算法将遗传算法应用到神经网络中权值和阈值的优化中,将最优解的分布范围缩小,然后通过BP算法进行再次优化和精确求解,以防止神经网络陷入局部极小点,从而达到加速收敛、减少训练次数的目的;并且通过对比实验给出该算法的可行性和有效性分析,进一步验证了该算法在收敛速度和误差精度上的优越性。     

聚类分析技术在教学指导中的应用

在深入研究数据挖掘聚类分析算法的基础上,针对传统算法的优缺点,提出一种改进的聚类分析算法——GBKM算法,通过理论分析以及实验证明该算法的有效性和先进性,并将其运用到教学实践中。使用该算法对国家计算机二级模拟考试成绩进行分析,根据分析结果获得学员个性特征,为学员提供有针对性的、个性化的学习指导,在教学实践中具有积极的指导意义。     

宋体印刷数字快速识别算法的研究和应用

研究了宋体印刷数字快速识别的算法及该算法在小超市会员卡图像编号数字识别中的应用,该算法根据宋体印刷数字字符结构,抽取数字特征;然后根据这些特征构造编码器,进行编码识别.实验表明该算法速度快,精度高,抗干扰性强.     

基于 SUSAN 算法的图像边缘检测实现

介绍了基于SUSAN特征检测算子的图像边缘检测算法,分析了该算法原理及实现过程,并用Matlab实现该算法,给出了实验结果,分析了SUSAN算法的优势。     

求解TSP问题的蚁群算法改进探讨

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法.基于群体的协作与学习,该算法已经成功地解决诸如TSP问题等多种组合优化问题.本文提出了一种改进蚁群算法.该算法根据人工蚂蚁所获得解的情况,应用一种选择策略,从而使得算法跳离局部最优解,并采用局部搜索,以获得更好的优化解.通过仿真实验获得的结果表明,该算法对于蚁群算法具有较好的改进效果.     

DIW体系下的情报传输水印算法与实现

针对当前情报传输的不安全问题,提出一种以彩色图像为载体的情报水印算法,详细地探讨了该算法及其实现过程,最后利用实验对该算法进行了论证。理论分析和仿真实验结果表明,该算法对情报的传输具有很好的安全性能。     

基于DWT域自适应均值量化的彩色图像盲水印算法

本文以二维离散小波变换为基础,提出了一种新的盲水印算法.该算法采用均值量化的方式,在低频子带中分段嵌入二值水印信息,并且将该方法延伸到处理彩色图像水印的嵌入.除水印载体图像以外,水印的提取不需要任何其他附加信息.实验结果证明,该算法具有透明性好、嵌入信息量大的特点,并且能够较好地抵抗常见的数字水印攻击,如:JPEG压缩、图像剪切、椒盐噪声、高斯噪声等.该算法已经应用于电子印章产品中.     

基于最优权值探测的图像可逆信息隐藏研究

提出一种基于最优权值探测的图像可逆信息隐藏算法。该算法改进了现有的预测方法,利用最优权值探测原理提高预测像素值的精确受,使预测误差差值直方图更加紧凑、峰值更高。实验结果表明,相比其它可逆嵌入算法．该算法在保证图像质量的同时,提高了嵌入容量。算法整体性能高。     

Dijkstra算法在GIS车辆诱导系统的优化实现

为了满足人们日益增长的出行需求,跨学科的智能交通系统应运而生。最短路径分析是GIS车辆诱导系统应用的关键问题,Dijkstra算法是解决该问题的常用算法。文章结合二树Dijkstra算法的思想和现代多核多线程的技术,对Dijkstra算法进行了优化与改进,并对该算法在车辆诱导系统中的应用进行了探讨。该系统以桂林市为例模拟了最短路径搜过程,证明该算法的高效性和实用性。     

解决TSP问题的一种新算法

TSP是一个组合优化方面的问题。本文提出一种单机运行的多线程演化算法。多线程演化算法也是并行演化算法的一种,多线程演化算法运行在单机上,计算能力不足以同其它的并行演化算法相提并论。但由于该算法中的多个线程拥有公共的内存空间,所以它和其它种类的并行演化算法相比具有通讯便利的优势。因此,编写该多线程演化算法时重点放在设计合理的通讯步骤上,在各个演化线程之间采用了大量的通讯。经实验测试,该多线程演化算法比分布式算法有更好的解。     

组合电路的故障测试生成并行ATPG算法研究

自动测试向量生成(ATPG)是借助计算机或者其他工具根据一定的测试生成算法自动的为被测电路生成测试向量的过程。文章给出了一种位级并行(split-into-W-clones)自动测试向量生成算法,该算法的判决按照位逻辑操作运算进行。通过将该算法与SCOAP可测性测度结合起来,为该算法前后向蕴涵选择最优路径,提高每次回溯成功的概率,达到减少回溯次数、加速测试向量的生成和提高故障覆盖率的目的。通过实验看出改进后的算法具有良好的性能。     

"荡秋千"分组密码算法的设计与分析

提出了一种基于移位寄存器状态变化的分组加密算法(称之为 荡秋千"密码算法),并详细给出了算法的加解密流程和必要的参数设置方法.通过对密钥雪崩效应和明文雪崩效应的基本分析,说明了该算法具有良好的抵抗密钥相关攻击、线性攻击和差分攻击的性能.除了具有安全、快速、易于实现等特点外,该算法最突出的特点是算法逻辑结构简洁、严谨,有效地实施了混合与扩散