一个关于MAC伪随机性与不可伪造性的注记

文献[1]证明了XOR-MAC的伪随机性,即XOR-MAC的标签生成算法和随机函数不可区分,进而宣称给出了XOR-MAC的安全性新证明.本文通过对Wegman-Carter MAC的研究, 说明了随机的或者带状态的MAC的伪随机性并不意味着MAC的安全性,即不可伪造性.     

对非光滑函数|x|的有理逼近分析

研究关于有理函数rn(X;x)对非光滑函数|x|的逼近,得到结点组的选取与rn(X;x)逼近|x|敛散性的关系.     

随机合作对策核心非空的条件

基于随机合作对策模型,给出了在效益可以转移的前提下随机合作对策核心非空的必要条件,探讨了随机合作对策的超可加性与凸性的关系.结合平衡随机合作对策概念与分割超平面定理,得到了随机合作对策的核心非空的充分必要条件.     

半线性椭圆型偏微分方程正问题解的存在惟一性

研究了半线性椭圆型偏微分方程.{-△u B·gradu a(x,u)=0u|(α)Ω=g∈W2-1/P.p((α)Ω)的正问题的解的存在惟一性.证明过程中应用了由内部向边界逼近的技巧性处理.     

高等数学中数值逼近解题方法探究

数值逼近方法是高等数学解题中算法的一种。在高等数学教学中,十分重视数值逼近方法解题能力的培养。论述了高等数学中,数值逼近的三种题型的解题方法。借以提升学生掌握数值逼近的解题能力,培养以简代繁逐步逼近的数学思想方法。     

船型论证中的随机仿真与优化

随机性是运输系统的主要特性之一。但是,过去由于随机系统的优化手段不够成熟,计算量相当大,因此,在实际优化过程中不得不作了许多简化与假设。这样对最后所得到的优化结果的准确性与可靠性会产生一定的不利影响。本文结合受随机干扰影响的船型论证工作,介绍了一种连续型随机系统优化算法——随机逼近法SAM,它比传统的建立在均值处理基础上的仿真优化算法——直接搜索法DSM,无论在运算速度还是计算准确性等方面均有显著的优越性,也比通常只能逐个分析处理备选方案而不能得出最优解的不确定性分析与风险分析方法更方便,有效和全面。     

基于抗差算法的马斯京根参数估计

用于估计马斯京根模型参数的方法很多,但这些方法在数据存在异常值时缺乏抵御异常值影响的抗差性能. 推导出一种有限制条件的参数抗差估计算法,通过含有随机误差和异常误差的人工数据和真实数据比较抗差算法与传统最小二乘算法的抗差性. 研究表明抗差估计算法能减小异常值对参数估值的影响.     

基于核相关滤波视觉检测的多旋翼无人机对地目标跟踪与逼近

当前,无人机的对地目标跟踪和逼近是军民领域的研究热点之一.针对基于无人机平台对地目标跟踪与逼近中的相对运动、导引控制等问题,选用大疆多旋翼飞行器平台,设计基于Android的地面站系统.该系统使用改进的核相关滤波视觉检测算法完成对地目标跟踪与位置锁定,利用无人机与目标的距离作为尺度因子,实现多尺度跟踪,融合FHOG+L...     

日像仪干涉阵结构优化的加速压力算法

提出的加速压力算法是对Boone压力算法在解的质量和收敛速度两方面的改进,通过一次移动天线阵,可以完全消除阵元数目个uv采样点处的残差,使得每次迭代的uv分布修正量最大,从而不仅达到减小计算量的目的,而且使优化结果更加逼近理想模型.通过ALMA阵结构的优化与原有算法做了对比,验证了算法的有效性和高效性.最后,给出了中国国家天文台正在建设的日像仪干涉阵结构的仿真结果     

平面Bézier曲线细分算法的参数优化

复杂曲线逼近是CAGD中的基本问题,传统deCasteljau算法通常固定细分参数为0.5.本文考虑平面Bézier曲线的凸包最小和扁平度最小两种情况,分别给出凸包最优和扁平度最优的细分参数的定义和计算方法,使每次细分后得到的新控制多边形更好地逼近原曲线.通过分析不同类型曲线的最优参数发现,对于较小的曲线段,细分参数选为0.5具有一定的合理性.比较扁平最小方法与deCasteljau定参数方法发现:对于形状复杂的曲线,前者细分效率提高50%以上;对于简单曲线,二者相当.     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题,提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合,处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK）,实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比,基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声,提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

BD-2/GPS组合导航系统选星算法及定位分析

为解决组合导航系统定位精度与快速定位之间的矛盾,提出一种新的选星算法.该方法将可见卫星仰角与遗传算法相结合,以几何精度因子(GDOP)计算模型作为遗传算法中判断解优劣的适应度函数,从而达到快速定位的效果.将应用该方法所得的GDOP和算法运行时间与应用最佳GDOP算法计算所得的相应结果进行对比,发现采用该方法得到的GDOP接近最优值,而且选星算法计算时间减少.实验数据分析证明该方法在实时性和可行性方面的优越性.     

基于小波变换的PET图像分析(英文)

提出一种把小波变换和统计检验结合起来检测PET图像激活区的方法.首先,采用模拟的PET图像来评价算法的可靠性,结果显示,在小波域上进行统计检验比传统的直接在空间域上进行统计检验具有更高的灵敏度,更强的抗噪声干扰性能,更快的计算速度.最后,用该方法处理真实的PET图像,也得到了满意的结果.该方法为PET医学图像处理和脑功能研究提供了一种新的多尺度、高性能的分析手段,对于脑功能研究的功能区定位、临床诊断、药物疗效评估等有着重要意义     

基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法

集成算法是机器学习领域的研究热点。随机子空间算法是集成算法的一个主要算法。随机子空间生成的特征子集可能含有冗余特征、噪声特征,影响算法的分类精度。为此,本文提出了一种基于假设间隔的弱随机特征子空间生成算法（WRSSimba）,有效去除了特征子集中冗余特征和噪声特征。在UCI数据集上的实验结果表明,WRSSimba的分类性能优于随机子空间算法和Simba算法。     

一种适用于SAR图像配准的改进SIFT算法

针对SAR图像特点,在传统SIFT算法的基础上,结合ROEWA和OTSU算法,提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域,再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比,该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响,使提取到的特征点更加精确,可提高正确匹配率,增强算法的稳定性,并提升图像配准的精度。     

领域法在三维显微图像复原中的应用研究

三维显微图像复原方法通常分为两类:邻域法和三维去卷积法。本文详细介绍了邻域法的基本原理;对邻域法公式中参数c,α的不同选择和相应的复原结果进行了评价,通过仿真实验得出了考虑不同切片数时c,α的最佳选择以及不同显微成像系统所需考虑切片数M的最佳选择。与三维去卷积法相比,邻域法具有简单、计算量小,容易实现等优点,适合于观察活的生物和进行实时连续观察。     

求结式循环矩阵的逆与广义逆的快速算法

利用多项式的快速算法,给出了求结式循环矩阵的逆矩阵、自反g-逆、Drain逆的快速算法。     

一种有效的非连通域轮廓跟踪算法

本文将T.pavlidis发展的连通域轮廓跟踪算法与图形分割算法相结合,发展了一种对任何复杂图形均有效的非连通域轮廓跟踪算法,并用于文字识别的预处理。文中还指出了T.pavlidis算法存在的缺陷,同时作了若干改进。     

基于ArcGIS Engine林火蔓延模拟算法的比较分析

算法选择对林火蔓延的模拟具有重要作用,既影响模拟的精度与效率,也限制模拟的实用性.对传统的边界插值算法进行优化,并与迷宫算法进行对比分析.研究表明,从耗时方面分析,与边界插值算法（5、7、16 s）相比,迷宫算法在3个时段的耗时（204、458、1 325 s）较长;且随着模拟时间的增加,迷宫算法的耗时呈现倍数增长.从模拟结果的精度上看,边界插值算法虽然模拟结果较为粗糙,但能从整体上反映林火蔓延的趋势,火场覆盖率为59.75%.迷宫算法的模拟蔓延边界细节较为接近实际的蔓延边界,能够反映林火蔓延的详细动态变化,且火场覆盖率达79.51%.     

基于栅格地图的分层式机器人路径规划算法

采用分层规划的思想,给出一种基于栅格地图的最优路径规划算法. 分层路径规划算法的第1层为拓扑层规划,采用Voronoi图起泡生成算法描述全局可行域的拓扑关系; 第2层采用广义水平集算法,解决拓扑层的最优路径搜索问题; 第3层为栅格层的路径再规划. 在栅格层借鉴窄带水平集的思想,通过拓宽拓扑路径,得到一个机器人安全通行的窄带区域,并在此区域实行局部快速匹配算法,改善了拓扑路径,提高了算法的效率,并提高规划的实时性.