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1.
在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法.  相似文献   
2.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合...  相似文献   
3.
图像特征点及描述子提取是SLAM、SFM和3D重建等任务的基础,较好的图像特征点及描述子提取算法会对这些任务的进步产生十分重要的作用.本文聚焦于提取特征点和描述子算法中鲁棒性较高、性能较好的SuperPoint网络,对该网络进行了一定程度的改进.针对其计算量和参数较大的问题,首先将普通卷积改成深度可分离卷积,改变卷积层数和下采样方式,之后改进通道剪枝算法,使其可以应用于深度可分离卷积,对网络进行剪枝.实验结果显示,在轻微损失特征点检测和匹配效果的情况下,将网络参数量压缩为原来网络的15%,运算量压缩为原来网络的5%,FPS提升6.64倍,取得了较好的实验效果.  相似文献   
4.
目前采用纸质表格人工填写仪表调校记录存在着错误率高、整理时间长及查阅时间长等问题,不利于开展仪表调校记录工作。运用质量管理的要因分析法确定了关键因素,以调校记录表格数字化为基础,使用了先数字化、后信息化的方法。进一步采用新技术制定Python程序设计和搭建MySQL数据库的方法,设计并实现仪表调校记录管理系统,并在实际工作中进行了应用,解决了实际问题,可为智能工厂的信息化提供借鉴。  相似文献   
5.
近年来,合成孔径雷达(SAR)在改善溢油检测方面得到了广泛应用。然而,由于其特殊的成像机理,乘性相干斑噪声和其他物理现象引起的暗斑一直影响着溢油检测的精度。单独使用一种特征很难对图像上的油膜和类油膜现象进行区分,针对这一问题提出了利用多特征融合结合深度残差网络(ResNet)的方式来区分全极化图像上的油膜和类油膜现象。实验中将C波段的三种极化特征:极化散射熵(Entropy)、平均散射角(Alpha)和单次散射特征值相对差异度(SERD)组合在一起,形成一个优化特征子集,在确定的三种极化特征对应的特征图上选取多个感兴趣区域作为ResNet网络的训练集和测试集。该实验所用训练集由3 600个原油样本、3 600个生物油样本和3 600个乳化油样本(共计10 800个)组合而成。测试集由600个原油样本、600个生物油样本和600个乳化油样本(共计1 800个)组合而成,最终得到97.56%的分类精度。用同样的实验数据采用同是深度学习的VGG和AlexNet分类算法进行油膜和类油膜的分类,并与ResNet算法分类结果进行对比分析。为了减弱过拟合现象以及获得更可靠的实验结果,分别进行了[K]-交叉验证和ROC曲线实验。结果表明所提出的算法是有效的。  相似文献   
6.
针对调和汽油辛烷值建模中的变量选择问题、模型适应性问题与辛烷值的优化问题,采用随机森林、最大信息系数与皮尔森相关系数组合提出了一种辛烷值建模变量选择的方法。还提出一种基于BP神经网络与模糊神经网络的建模方法,建立对辛烷值的预测模型,提高了辛烷值预测模型的适应性。在此基础上,对基本粒子群算法进行了改进,改进后的粒子群算法更符合实际生产对操作变量允许调整幅度值为确定值的要求,并且提高了优化算法的计算速度。  相似文献   
7.
8.
身份基加密(IBE)需要提供一种有效的成员撤销机制,然而,现有可撤销成员的IBE方案存在密钥更新和加密运算量过大的问题,可能使执行该操作的设备成为系统的瓶颈。将完全子树方法和在线离线技术相结合,通过修改指数逆类型IBE的密钥生成和加密算法,提出了一种高效可撤销的身份基在线离线加密方案。方案利用完全子树方法生成更新钥,使得撤销用户无法获得更新钥,进而失去解密能力;利用在线离线技术,将大部分加密运算在离线阶段进行预处理,使得在线阶段仅执行少量简单计算即可生成密文。与相关知名方案相比,该方案不仅提高密钥生成中心的密钥更新的效率,而且极大减少了轻量级设备的在线加密工作量,适合于轻量级设备保护用户隐私信息。  相似文献   
9.
作为一种重要的网络空间安全威胁,计算机病毒及其生存与繁衍一直是网络空间安全领域研究热点。该文借鉴生物基因理论和人工生命思想,提出了一种基于基因理论的计算机病毒进化模型:给出了计算机病毒形式化定义,构建了计算机病毒在基因、DNA、染色体等3个层次的进化数学模型,以模拟计算机病毒在自然选择中的进化模式。仿真实验表明,即使遭遇严酷的外部环境,具有算法特性与生命特性的计算机病毒仍具极强的进化能力。  相似文献   
10.
针对在心肺功能评估和训练中由于蹬踏速率波动导致运动负荷(功率)无法维持恒定的问题,设计了一种新型磁阻发生装置,可实时、快速、精确地调节阻力,并通过模糊PID控制实现了一定范围内不受蹬踏速率影响的恒功率控制。为验证恒功率控制效果,在改进后的心肺功能评估训练系统和Monark心肺功能评估训练系统上分别进行了恒功率实验,测试结果表明:对于改进后的系统,蹬踏速率在50~70r/min变化时,实时功率曲线控制在目标功率曲线±8W内上下波动,2min内整体平均功率与目标功率误差小于2 W,系统克服了由于蹬踏速率改变而导致人体输出功率无法恒定的问题;相比Monark系统,在相同目标功率及相同蹬踏速率变化条件下,改进后的系统在恒功率控制精度上整体提升了2 W,同时降低了控制误差。  相似文献   
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