基于特征选择和GWO-KELM的鸟声识别算法

针对鸟声识别算法中提取特征单一、分类准确率低等问题,提出一种基于混合特征选择和灰狼算法优化核极限学习机的鸟声识别方法。首先从鸟声数据中提取大规模声学特征集ComParE,其次计算每个特征的F_score并进行排序,然后以广义顺序向前浮动搜索(Generalized Sequential Forward Floating Search, GSFFS)为搜索策略,特征子集在核极限学习机(Kernel Limit Learning Machine, KELM)上十折交叉验证的正确率,作为特征选择标准进行特征选择,得到适用于鸟声识别的特征子集,最后通过灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)选择最优KELM参数识别鸟声。在柏林自然科学博物馆鸟声数据库中进行实验,该方法在60类鸟声识别平均正确率和F1-score达到94.45%和92.29%。结果表明,该方法相较于传统自行设计提取的单一特征集具有更高的识别精度,GWO-KELM模型比网格搜索方式更易找到全局最优值。     

高级加密标准(AES)算法的研究

本文重点介绍了高级加密标准算法的要求及评价标准，分析了最终的五个候选算法的特点及异同，并主要分析了被选为高级加密标准算法的Rijindael算法．     

一种基于数字图像自相关检测的改进算法

该文首先简要介绍了基于图像位平面分析的一种检测算法——转换函数法,并讨论了这种算法的优缺点。针对这种算法的不足,提出了一种区域自相关检测的方法,提高了检测的分辨率。根据检测到的结果,运用统计检验算法—t检验对图像最低位平面进行统计分析。最后通过试验验证了改进算法的有效性,并给出了相关的试验分析与结论。     

用废Ni-MH电池正极材料制备电子级硫酸镍的研究

研究了用废Ni MH电池正极材料制备电子级硫酸镍的浸出、净化和结晶工艺。浸出的最佳工艺条件为浸出时间30min、硫酸用量1.5倍理论量、搅拌强度600r min、液固比5∶1,在此条件下,镍的浸出率大于98%,镍的总收率大于93.1%,所得产品NiSO4·7H2O达到电子级硫酸镍的质量标准。     

基于增稠微囊的地下矿用乳化炸药配方设计及性能表征

针对地下金属矿上向孔装填的乳化炸药返药和耐低温性能差等问题,研制出一种利用微囊技术实现孔内增稠的地下矿用乳化炸药。微囊的加入不影响乳化炸药的黏度及其泵送,在乳化炸药进入炮孔前的瞬间,其内部的微囊受到高速剪切破坏并释放出增稠剂,从而迅速增加乳化炸药黏度。增稠微囊呈球形,粒径约为2 mm,可对增稠剂进行有效封装。微囊高速剪切破坏后会释放出增稠剂,并以线性网状结构均匀分布在乳胶基质中,从而实现孔内增稠。添加2%增稠微囊的乳胶基质剪切后的黏度维持在127.9 Pa·s左右,满足乳化炸药在炮孔内稳定附着要求。爆轰性能试验结果表明,添加2%增稠微囊的地下矿用乳化炸药剪切后的爆速为5 030 m/s,-20℃冷冻12 h后其爆速仍然高达4 618 m/s,具有较高的爆炸威力和抗低温性能。添加增稠微囊的地下矿用乳化炸药可满足地下金属矿开采对炸药性能的要求。     

图像中的隐秘术分析技术及其研究概况

简要介绍了信息隐藏技术和隐秘术分析技术，分析了基于数字图像的隐秘术分析技术，并深入讨论了现有的多种隐秘术分析算法和技术现状。     

一种新的数字图像隐藏技术

提出了一种基于DES加密算法思想的图像置乱技术，并采用融合的方法对图像信息进行隐藏。实验结果表明，该方法具有较高的嵌入容量和好的隐藏效果，而且对于图像剪切处理具有一定的鲁棒性。     

基于图像的信息隐藏检测算法和实现技术研究综述

基于图像的信息隐藏及分析技术是信息安全领域的一个重要方面。信息隐藏技术包括了隐写术和数字水印。信息隐藏检测技术是信息隐藏技术的攻击技术。通过基于图像的信息隐藏检测技术，可以判断图像中是否存在信息的隐藏和嵌入。基于图像的信息隐藏检测技术包括了数字图像特征分析、检测算法和实现技术。提出了基于图像的信息隐藏检测技术的知识体系。重点阐述了多种基于图像的信息隐藏检测算法，并进行了理论分析和实验测试。分析了现有的几种基于图像的信息隐藏的实现技术，提出了一个面向Internet应用的检测系统模型。     

基于图像的信息隐藏分析技术综述

信息隐藏分析技术就是对信息隐藏系统进行攻击的技术。该文简要介绍了信息隐藏技术和信息隐藏分析技术，分析了基于数字图像的信息隐藏分析技术，并对现有的多种信息隐藏分析方法和研究现状进行了深入讨论。     

基于隐藏的信息安全技术

从Piftie—Hellman交换、散列算法和Shamir协议出发，提出了一种网络信息安全传输的解决方案，它在某种程度上解决了秘密消息的安全传输问题，取得了较好的仿真效果，具有较实际的应用前景.