可信网络研究

当前孤立、单一和附加的网络安全系统已经不能满足客观需求．该文在分析可信网络的产生背景和动机的基础上，提出了可信网络的概念，揭示了其基本属性，即安全性、可生存性和可控性，阐述了它们之间的紧密联系，并讨论了可信网络研究需要解决的关键科学问题．最后，介绍了国际上与此相关的研究工作．  

Mean-Shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取

传统核窗宽固定的Mean-Shift跟踪算法不能很好地对逐渐增大尺寸的目标进行有效的跟踪.在分析同一目标在不同尺度下核直方图基于Bhattacharyya系数相似性的基础上,发现并证明了在核窗宽固定的条件下,目标在其窗宽范围内进行缩放、平移运动并不影响Mean-Shift跟踪算法空间定位的准确性.在此基础上,提出了一种基于后向跟踪、形心配准的核窗宽自动选取算法.对尺度渐大的车辆进行的跟踪实验验证了该算法的有效性.  

多源遥感图像融合效果评价方法研究

在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。该文系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标，在对已有的评价指标进行了总结和分析的同时，还提出了一些新的评价指标，并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行了分类。最后通过实验进行了验证。  

散乱数据点的增量快速曲面重建算法

给出了一个新的散乱数据的曲面重建算法.算法充分利用邻近点集反映出的局部拓扑和几何信息,基于二维Delaunay 三角剖分技术快速地实现每个数据点的局部拓扑重建，然后通过自动矫正局部数据点的非法连接关系,以增量扩张的方式把局部三角网拼接成一张标准的整体二维流形网格.该算法在重建过程中能自动进行洞的检测,判断出散乱数据所蕴涵的开或闭的拓扑结构.实验结果表明,该算法高效、稳定,可以快速地直接重构出任意拓扑结构的二维流形三角形网格.  

中文文本的关键词自动抽取和模糊分类

本文提出了中文文本分类的两种模糊方法，一种基于模糊集间的语义距离「２」，一种基于本文中提出的‘模糊分类网络’，两者都必须首先从文本中抽取关键词集合，本文给出了一种主要采用统计方法结合受限自然语言理解技术的模糊关键词集合提取方法，它与模糊分类方法结合可望达到文本信息的自动分类。  

有限元计算结果的可视化处理

有限元计算结果的可视化是分析有限元计算结果的重要手段. 提出了一种适用于任意形状单元的彩色云图的通用生成方法，并给出了四节点四边形单元彩色云图的生成算例.该算法简洁，高效，易于推广.  

基于形态学Top—Hat算子的小目标检测方法

针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法，该方法是首先设置一定大小的滑动窗口，并通过对窗口内的图象序旬进行能量累积来去除图象中的随机噪声，以提高目标的信噪比；然后对能量累积后的图象采用形态学中的Ｔop-Hat算子完成候选小目标的检测工作；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，同时进行了该方法与传统高通滤波检测方法，在抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚警目标性能等方面差异的比较实验，实验结果表明，基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法在这３个方面都优于高通滤波法，它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标。  

一种改进的求解TSP问题的演化算法

演化算法是解决组合优化问题的高效搜索算法．该文在现有求解TSP问题的演化算法的基础上，通过引入映射算子、优化算子以及增加一些控制策略，提出了一种高效的演化搜索算法．实验表明，该算法是有效的，通过对CHN144以及国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试表明，其中实例CHN144得到的最短路径为30353．860997，优于吴斌等运用分段算法得到的最短路径30354．3，亦优于朱文兴等人的结果，实例st70和kroB150得到的最短路径分别与运用分段算法得到的最短路径值相同，实例pr136得到的最短路径值为96770．924122，优于TSPLIB中提供的最短路径96772，对于其它实例也均能快速地得到和TSPLIB中提供的最优路径相同或更优的路径，该算法不仅很容易收敛到问题的最优解，而且求解速度极快．  

校园网安全威胁及安全系统构建

电子邮件、操作系统漏洞和应用系统配置等已经成为威胁校园网的主要安全问题来源。要建立安全的、可运营的校园网, 不仅需要建立安全的电子邮件服务系统、集中式网络病毒防杀系统和必要的防火墙系统, 还需要及时弥补操作系统漏洞和优化应用系统配置, 提高管理人员安全技术水平。  

数字图像修复技术综述

图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,其可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。为了使人们对该技术有个概略了解,在对目前有关数字图像修复技术的文献进行理解和综合的基础上,首先通过对数字图像修复问题的描述,揭示了数字图像修复的数学背景;接着分别介绍了以下两类图像修复技术:一类是基于几何图像模型的图像修补(inpainting)技术,该技术特别适用于修补图像中的小尺度缺损;另一类是基于纹理合成的图像补全(comp letion)技术,该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果;然后给出了这两类方法的应用实例;最后基于对数字图像修复问题的理解,提出了对数字图像修复技术的一些展望。