基于奇异谱相对熵与灰色绝对关联度的监测数据特征分析

提出将奇异值分解(SVD)与相对熵、灰色绝对关联度算法相结合,对武广线车轮踏面磨损4工况监测数据提取特征进行分析,旨在充分认识踏面工作状态经历正常-轻微磨损-中度磨损-严重磨损接近镟修这一过程中的信号变化规律,并开展基于奇异谱熵特征提取的对照实验。后续仿真结果表明:踏面性能退化越深,其监测信号与正常状态的相似性就越小,所得奇异谱相对熵特征值越大,灰色绝对关联度特征值就越小,即此二维两个特征是衡量车轮踏面性能退化过程的有效指标;其次,奇异谱相对熵的特征分析结果明显优于对照实验中的奇异谱熵。     

多进制概率角复合位编码量子进化算法

针对量子进化算法求解二进制编码问题比较有效,而求解多进制编码问题则比较困难的情况,本文提出了一种多进制概率角复合位编码量子进化算法.该算法将量子进化算法中量子位的概率幅表示法转化为复合位的概率角表示法,采用随机观测方法得到观测个体,采用概率角增减对个体进行更新.该算法适用于采用任意进制编码的问题.实验表明,与量子进化算法和传统遗传算法相比,多进制概率角复合位编码量子进化算法在适用范围、搜索能力和运算速度上具有较明显优势.     

基于量子遗传算法的特征选择算法

特征选择是模式识别和机器学习等领域中重要而困难的研究课题.提出一种最优特征子集评价准则和实现特征选择的一种新量子遗传算法(NQGA).NQGA采用量子门旋转角更新新方法和增强算法寻优能力及防止早熟收敛的移民和灾变策略.定性分析了NQGA的高效性.典型复杂函数测试和雷达辐射源信号特征选择的应用表明,NQGA寻优能力强、收敛速度快和能有效防止早熟现象.采用提出的准则函数和搜索策略实现特征选择,大大降低了特征维数,获得了更高的正确识别率.     

基于EBP-OP算法与纹理特征的图像检索

基于纹理特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。文章提出了一种基于图像纹理特征与多层前馈神经网络EBP-OP算法的图像检索方法。首先运用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,然后用EBP-OP算法对提取的纹理特征进行分类,并在此基础上实现一组纹理图像的检索,实验证明这种方法是有效的。     

一种鲁棒的多水印嵌入和检测算法与仿真

提出了一种鲁棒的多水印嵌入与检测算法,该算法基于小波域,且提取水印时不需要原始图像,保护了原始图像的安全.在该多水印算法中,提出并使用了一种将密码学和常规的数字水印制作方法---叠加法和量化调制法,有机结合起来的新的方法,在水印嵌入时,不同的水印,生成与该水印相关的不同的密钥,在进行水印的提取时,用不同的密钥和待测的图像提取出相应的水印.通过将密钥向第三方注册,可以获得对原始图像的所有权.该算法思路新颖,算法运行效率高.该算法在matlab6.1已实现,该文给出了该具体算法,并对加有多水印的图像进行了JPEG压缩、加高斯噪声、图像剪切和中值滤波等仿真实验,仿真结果表明用该算法嵌入的多水印有理想的鲁棒性.     

利用MapX开发高速公路监控系统的地图控制模块

分析了地理信息系统的开发方法和MapX组件的数据组织和空间数据结构,讨论了在高速公路监控系统中MapX的使用,同时具体介绍了如何利用MapX实现系统中的图层控制、设备查询、路段状况显示、设备故障闪烁、数据绑定等功能。     

成长性身份认证

传统身份认证过程中所依据的主要是用户口令等相对固定的信息,本文提出了利用用户的系统行为信息进行身份认证的成长性身份认证的概念。与现有的身份认证机制相比,成长性身份认证可以解决密钥分发时的管理员漏洞,使侦听与监视、重放攻击等难以得手,有利于入侵检测,适用于对身份认证安全性要求较高的系统。     

网络演算在IntServ中的应用研究

IntServ是目前常用的网络服务质量策略之一,其性能分析,特别是端到端的性能分析是一个没有很好解决的问题。深入研究网络演算技术在IntServ性能分析中的应用方法,推导出了IntServ确保服务下的最大端到端时延界、最大队列长度界和网络有效带宽等性能参数的计算公式,通过具体的应用实例,验证了计算结果的正确性和有效性。分析结果是网络接纳控制的基础。     

核空间中的Xie-Beni指标及其性能

针对核空间中模糊聚类算法的有效性评价问题，以核非线性映射为工具，将Xie-Beni指标推广到核Hilbert空间，得到其对应的核化形式，并指出该核化指标与VLL指标的区别和联系．在此基础上，通过比较实验，研究了核化的Xie-Beni指标对高斯核宽度β和模糊指数m的稳定特性．结果表明，核化的Xie-Beni指标较之VLL等其他指标具有更好的性能和可靠性，可优先作为核模糊聚类算法的有效性判据．