A novel image steganography scheme with high embedding capacity and tunable visual image quality based on a genetic algorithm

Steganography is knowledge and art of hiding secret data into information which is largely used in information security systems. Various methods have been proposed in the literature which most of them are not capable of both preventing visual degradation and providing a large embedding capacity. In this paper, we propose a tunable visual image quality and data lossless method in spatial domain based on a genetic algorithm (GA). The main idea of the proposed technique is modeling the steganography problem as a search and optimization problem. Experimental results, in comparison with other currently popular steganography techniques, demonstrate that the proposed algorithm not only achieves high embedding capacity but also enhances the PSNR of the stego image.     

Credit rating with a monotonicity-constrained support vector machine model

Deciding whether borrowers can fulfill their obligations is a major issue for financial institutions, and while various credit rating models have been developed to help achieve this, they cannot reflect the domain knowledge of human experts. This paper proposes a new rating model based on a support vector machine with monotonicity constraints derived from the prior knowledge of financial experts. Experiments conducted on real-world data sets show that the proposed method, not only data driven but also domain knowledge oriented, can help correct the loss of monotonicity in data occurring during the collecting process, and performs better than the conventional counterpart.     

一种传输能量固定的数据聚集调度近似算法

针对现有的基于物理干扰模型的数据聚集调度近似算法具有较高的延时问题, 提出了一种改进的传输能量固定的数据聚集调度近似算法。该算法首先根据节点的通信半径构造一个网络通信图, 然后在该通信图中构造一棵数据聚集树, 使节点根据数据聚集树分层进行数据调度。在数据调度过程中, 首先将整个网络划分为若干个圆形区域, 然后对各个区域进行着色, 最后对颜色相同的区域同时进行节点的数据调度。理论分析表明, 该算法的延时上界为（X+1）²(Δ+12R+4)+R。仿真模拟结果表明, 该算法产生的数据聚集延时远低于现有算法。     

一种融合多模式单演特征的人脸识别方法

为了更好地利用单演幅值和区域主方向信息,分别提出了一种单演韦伯差异激励局部块二值模式和单演区域主方向模式,并在此基础上进一步采用分块子模式策略融合两种特征。该方法首先对单演幅值求取差异激励,将差异激励分解为正值和幅值图像;然后对正值和幅值图像采用基于分块的局部二值模式编码,采用主成分分析方法求取单演区域主方向,并对主方向进行均匀量化,再采用异或编码。在获取两种特征后,采用分块子模式的策略对两种特征进行加权融合。在AR和CAS-PEAL上的实验表明,MWLMBP和MDOP两种特征提取方法能够有效提取图像的判别信息,进一步融合两种特征的方法能够有效增强特征的分类能力,提高特征的识别性能。     

解决组合公钥共谋攻击和密钥碰撞的新方法

以解决组合公钥体制中共谋攻击和密钥碰撞问题为目的。首先,针对线性共谋攻击,提出了一种新的构造种子矩阵的方法,使得种子密钥和大于基点加法群的阶数,从而使密钥之间不能相互线性表示。其次在密钥的生产过程中,引入系数破坏了层不同和层互斥不同的关系,为解决选择共谋攻击提供了一种有效的方法,同时增强了抵御随机共谋攻击的能力。最后,在密钥产生的流程中,通过公钥对比来避免密钥碰撞,为解决密钥碰撞问题提出了一种新方法。     

一种混合的领域概念分类体系自动构建算法

领域概念分类体系自动构建在人工智能、自然语言处理和信息检索等领域具有重要作用,但现有研究较多关注通用知识,面向特定领域的研究较少,且存在领域概念间关系抽取准确率以及自动构建算法效率较低等问题。为此,提出一种混合的领域概念分类体系自动构建算法,该算法主要包括领域概念间关系抽取模块和分类体系构建模块。领域概念间关系抽取模块设计考虑中文自身的特点,采取句法树和基于规则相结合的方法,以提高抽取领域概念间关系的查准率和查全率;分类体系构建模块设计采取改进的BRT算法,从而在降低算法复杂度的同时,提高领域分类体系构建的查准率。在通信、金融和计算机领域的实验结果均表明,与BRT算法相比,该算法的构建效果较好,查准率最高可达到89.3%。     

基于自然语言生成的关联规则可视化方法

针对传统的关联规则蕴含式表示方式和图形可视化方法对非专家用户来说不易理解的问题,提出了一种新的基于自然语言生成的关联规则可视化方法。该方法将自然语言生成技术引入到关联规则可视化中,通过领域知识库中的解释模式将关联规则中每一项生成简单的自然语言句子,并经过句子规划、表层实现,最终生成流畅的自然语言句子。实验最终得出的结果,便于普通用户理解和应用,从而帮助用户获取更有价值的信息。     

基于FDR原理的自动灌溉系统设计

利用土壤的介电特性测量土壤含水量是一种快速、简便、可靠的方法。根据频域反射(FDR)法测量原理,电磁波在土壤中的传播频率可用来测试土壤的介电常数,从而得到土壤容积含水率,设计出了一种基于FDR原理的自动灌溉系统,介绍了FDR测量原理,阐述了自动灌溉系统的软硬件构成,土壤水分传感器测得的土壤水分含量信息,经信号处理,输出为0~5V电压信号,经A/D转换送至AT89S52单片机进行判断处理,根据输出数值的大小控制电磁阀的通断时间,从而实现自动灌溉和节水灌溉的目的。试验表明:该系统工作稳定,控制准确,反应灵敏,满足自动灌溉要求。     

基于LabVIEW的虚拟精细化频谱分析仪

LabVIEW是虚拟仪器领域中最具代表性的图形化编程开发平台,利用该平台设计了信号产生与分析系统,并从信号发生器、时域及频域测量三方面展开阐述,其中包括波形产生,时域参数测量,频谱分析,信号ZoomFFT分析等。频域分析系统除了基本频谱分析外,具体阐述了细化频谱ZoomFFT算法的原理,使得该频谱系统能够更实时高效的处理分析频谱密集型信号。     

基于包围盒和空间分解的碰撞检测算法

文中提出一种基于包围盒和空间分解的碰撞检测算法,用以解决软体的碰撞检测。算法使用AABB包围盒做初步检测,确定可能发生碰撞的物体。再根据包围盒的重叠情况缩小可能发生碰撞的区域,利用哈希表作为数据储存结构进行空间分解,将物体包围盒重叠区域的基本几何元素的空间网格映射到哈希表中,将碰撞区域缩小到基本几何元素,最后用基元碰撞检测找出具体碰撞点。由于前期AABB包围盒的处理减少了空间分解阶段需要映射的基本几何元素数量,该算法具有较高的运算速度。