基于混沌理论和整数变换的可逆信息隐藏

针对传统可逆信息隐藏算法存在宿主图像质量下降明显、安全性低、信息恢复需要较多额外负载等问题，提出一种混沌理论和整数变换相结合的可逆信息隐藏算法。将载体图像分为大小为2×2的子块并对其像素区分为标记像素和隐藏像素；将子块像素偶数化并将其扩展再获取与基像素的差异值；若扩展像素和差异值满足给定门限条件时，将混沌加密隐藏信息经整数变换再嵌入载体子块隐藏位置像素的最低有效位；否则，将标记位置像素奇数化并记录该原始像素的最低有效位。仿真测试表明，所提出的隐藏方法能够实现载体图像与原始图像无损恢复，不仅有效地减少了传输负载，且具有较高的安全性。     

基于混沌与自编码相融合扩频码的构造

为了提高扩频通信系统数据传输的有效性和安全性,提出了一种混沌映射与自编码非线性融合的思想构造扩频码方法。该方法首先将Logistic混沌序列通过改进产生的复合符号混沌序列与自编码算法输出反馈进行逻辑异或,然后与自编码序列经非线性Henon映射相融合产生高质量的复合扩频码。以混沌和自编码为基础分析了该方法的有效性,并与现有方法进行比较,提高了序列的相关性和复杂度。在DS-CDMA系统中进行仿真验证,结果表明该方法产生的扩频序列抗多径干扰能力更好,并能获得较低的扩频误码率,有利于扩频通信的需要。     

改进分段Skew Tent 映射及其在扩频通信中应用

混沌序列用作扩频系统扩频码,具有码元丰富、保密性好等优点。针对传统Skew Tent 映射所产生随机序列的混沌特性较弱,特别是其随机性、相关性等指标较差等不足,将Skew Tent 映射进行分段对偶扩展获得一种改进分段Skew Tent 映射构造方法,并将其所产生的随机序列用于构造扩频通信系统的扩频码。通过扩频通信系统仿真测试验证了改进分段Skew Tent 映射相比Skew Tent 映射具有更加良好的混沌特性,以及所产生随机序列作为扩频系统地址码在降低系统的误码率方面有了较大的改善。改进分段Skew Tent 映射作为加密算法用于图像通信系统中,有效提高了图像信息的传输质量和安全性。混沌映射进行分段对偶扩展是一种行之有效的改进方法,混沌特性更好的迭代映射更利于扩频通信在军民领域的广泛应用。     

边冈逐次分片曲面抛物插值法

首先把边冈逐次分段抛物内插法［１］拓广到曲面上，得到曲面上的逐次分片抛物曲面内插法，然后给出曲面上的边冈插值函数一致性收敛定理并予证明，最后对曲面抛物插值余项与精度进行了估计。     

求最小二乘平面问题的近似修均法

给出一种扑素的近似修均方法来解最小二乘平面问题，然后把此种方法用于工程数据采集和处理过程中，使得数据采集系统的速度得到大大的提高。本方法有着广泛的实际价值意义。     

基于数据划分最大信息的聚类有效性函数

基于样本最大分类信息的改进划分系数仅仅利用了数据的模糊分类信息,为了将数据分类的几何结构信息考虑进去,结合数据分类的最大内变差,提出一个聚类有效性标准。实验结果表明,该方法具有良好的分类性能。     

变权划分系数及其分类效果评价

针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数(包括起始聚类中心位置和初始化分类隶属度矩阵)的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大，以及错误分类会给解决实际问题带来难以预料后果的不足，本文从反映数据聚类后类间分离性测度的划分系数入手，提出了可变加权划分系数的新概念，并用于数据分类效果的评价。实验结果表明，本文提出的评价方法不仅是可行的，而且比模糊C-均值聚类算法的目标函数作为数据分类效果的评价准则更好。     

鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法研究

针对现有的总变分模糊聚类分割算法在强噪声干扰图像分割中难以获得准确有效分割结果的不足,提出了鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法。该算法首先在鲁棒模糊聚类分割算法的目标函数中引入了总广义变分(TGV)正则化,消除图像中不需要的噪声和伪影;其次引入局部空间信息、局部灰度信息以及非均匀隶属函数从而构造一个新的模糊局部信息因子,在保证噪声抑制的同时保留图像中更多细节信息;最后将改进的聚类算法推广至核空间,使原空间线性不可分的像素样本点变成线性可分或近似线性可分,从而更好地给每个像素分配更高的隶属度。实验结果表明,与现有的总变分模糊聚类分割算法相比,建议算法在强高斯噪声干扰情况下的分割精度提高了14.7%,对强高斯噪声有较好的鲁棒性以及分割性能。     

基于交叉熵阈值法的快速迭代算法

针对交叉熵阈值法的时间复杂性过大的不足,提出了基于目标函数最优化原理的交叉熵分割准则的快速迭代算法.大量的实验结果表明,提出的快速迭代算法是有效的.