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1.
鲁棒性是数字水印极为重要的指标.目前大多数文献中的鲁棒性水印方案对常规信号处理攻击均具有良好的鲁棒性,但抗几何攻击的鲁棒性相对较弱.提出了一种新的灰度级鲁棒性水印算法,对常规信号处理攻击和几何攻击均具有良好的鲁棒性.水印算法的鲁棒性由以下3方面获得:1)选择载体图像的内切圆盘作为Zernike矩的计算域,选择内切圆盘的内接正方形作为水印的嵌入区域.2)在载体图像嵌入区域的层叠DWT-DCT域嵌入水印,获得对常规信号处理攻击的强鲁棒性.3)保存原始含水印图像的2个Zernike矩作为校正几何攻击的参数,获得抗几何攻击能力.实验结果表明,该水印算法嵌入容量大,不仅对大角度旋转和大尺度缩放等几何攻击具有很好的鲁棒性,而且可以有效地抵抗有损压缩和常规信号处理攻击. 相似文献
2.
针对单一探测机器人在复杂环境下可靠性和容错能力较低难以完成探测任务的问题,采用了多机器人协作探测的方法,利用吸引素和排斥素将引力和斥力之间的平衡点作为机器人队形控制及避障行为的约束条件,同时利用信息素之间的反应,计算出指引机器人到达目标点的目标信息素及返回初终点的返回信息素的数值,实现缩小机器人的搜索空间,形成最优路径,提高多机器人的协作探测能力。实验证明,引入信息素反应理论,减化机器人相互协作模型,同时能够完成复杂环境下的机器人探测任务,达到了预期效果。 相似文献
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基于模糊聚类的电力系统负荷特性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以变电站负荷构成比例作为基本特征向量,提出采用自适应矢量量化(AVQ)神经网络模糊聚类方法对电力负荷特性进行分类与综合.将AVQ神经网络模糊聚类方法和模糊C均值(FCM)聚妾方法进行了对比研究.通过对福建电网44个变电站进行聚类分析,得出两种聚类方法不仅具有良好的聚类综合能力,同时能够通过优化理论获得聚类中心矩阵,与其他聚类方法相比有明显优势;两者相比,AVQ神经网络模糊聚类算法本身机时小,处理速度更快,而且结果更为合理. 相似文献