基于神经网络的数据库安全专家系统的实现

在分析构建数据库安全专家系统的重要性和必要性的基础上,文章提出了基于神经网络的数据库安全专家系统的设计、及其实现。并进一步探讨了基于数据库的知识库构建、推理机设计以及数据挖掘技术的应用,对数据库安全专家系统的建立和发展具有指导意义。     

面向考场的身份认证系统的设计与分析

为了克服考场上传统身份识别的弊端,文中设计了基于指纹识别技术的身份认证系统.为了提高指纹识别率,文中对指纹识别核心技术,即指纹特征提取和指纹匹配算法进行了设计.最后对系统的认证协议、运行效率、安全性进行了定性分析.     

基于VB动态报表的制作

利用VB开发“动态报表“,重点叙述“动态报表“的设计技巧和可视化编程技巧.详细介绍了Data Report和collection对象实现动态报表的方法以及综合运用报表设计器和集合的知识设计动态报表程序.     

重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法

针对皮肤镜采集的光学黑色素瘤图像,由于其背景信息复杂,干扰信息过多,导致检测精度较低,容易出现误检、漏检等问题,提出一种重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法。首先,在主干部分设计一种融合大核卷积与C3的新模块C3＿RepLK,以增大模型的感受野,提取更多的有效信息。其次,引入感受野模块RFB,融合不同尺度的特征信息,减少错检。颈部网络中采用混合密集稀疏卷积GSConv和轻量化上采样算子CARAFE,使得网络能够捕捉到丰富的上下文信息,抑制漏检。最后,在算法中融入二阶通道注意力模块SOCA,加强特征之间的关联性,关注更有用的特征。实验表明,所提检测算法较原YOLOv5算法,所有类别平均精度从85.0%提升至89.4%,证明所提出的算法对于检测黑色素瘤的有效性。     

基于AP聚类算法的图像分割应用与研究

针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP聚类算法研究图像分割问题。AP(Affinity propagation)聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题。本文通过与K均值算法和模糊C均值算法在图像分割中的实验比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果。     

基于YOLOv5的遥感图像目标检测

为了解决在遥感图像目标检测任务中目标背景繁杂难以识别且目标尺寸复杂的问题,提出一种基于YOLOv5的遥感图像检测优化模型.首先,对输入数据进行马赛克增强,增加样本多样性,同时采用自适应锚框计算,寻求最优初值锚框;然后,把通过主干网络提取到的特征层进行特征融合得到最优特征层,再对定位损失进行优化,采用CIoU loss作...     

基于ECC的双因素身份认证的设计与实现

为消除基于指纹识别技术的身份认证的安全隐患和基于动态口令的身份认证技术的安全漏洞,提出在椭圆曲线加密体制下,将指纹识别技术和动态口令技术结合起来的增强型双因素身份认证方案。研究动态口令随机数生成器、动态口令及指纹序列的加密方案的设计,并对认证系统的性能和安全性进行分析。     

基于模拟退火遗传算法的自动组卷系统研究

从题库中抽出一组满足多项要求的试题是一个组合优化问题,针对该问题,比较了目前几种组卷算法的特点,提出把一种实数编码的模拟退火遗传算法应用在自动组卷问题中.为了对群体中每个个体进行调整并改善单一遗传算法的性能,该算法以遗传算法流程作为主体流程,在主流程中嵌入模拟退火算法.与现有遗传算法相比,该算法能较好地克服未成熟收敛现象,并且组卷的成功率和速度有明显的提高.     

改进生成对抗网络在图片数据生成中的应用

图片数据生成旨在根据现有的图片数据,产生与原始图片数据分布相似的图片数据。当前主流的生成对抗网络模型（generative adversarial networks,GAN）产生的图片数据质量较差,模型的训练总是遇到调试困难、训练不稳定、梯度消失、模式崩溃等一系列问题。根据稀疏表达结构和残差结构组合而成的生成器,残差结构组成的辨别器,提出了一种能够生成高质量图片的GAN模型。根据分支网络模型构成的生成器,设计了多种类图片数据生成模型,可以使用一个模型同时训练生成多种类型的图片数据。为了更好地对数据进行训练,设计了一种动态匀速下降学习率,能够根据运行时间对学习率的衰减进行指导。在各个数据集上的实验结果表明,改进模型结构在图像数据生成上比其他算法更加稳定、鲁棒,能够生成更高质量的图片数据。     

数据包过滤技术的分析与讨论

在对数据包、数据包过滤器、数据包过滤的方法和装置进行详细分析的基础上,文章研究了怎样设立适应多种变化的数据包过滤器、阻断ping包的数据包过滤器、Web访问的数据包过滤器、FTP的数据包过滤器的规则,为网络通信中的数据安全打下了坚实的基础.