一种多粒度集群数据库并发控制新算法

为保证集群系统中全局事务的并发正确执行,采用基于谓词级的多级粒度冲突检测机制,并通过检测谓词冲突图中是否存在环的方法来避免冲突的全局事务可能会产生的全局死锁,不仅减小了死锁检测粒度,而且还提高了全局事务处理的并发度,同时也保持了集群中局部数据库的自治性。此外,还改进了一种以事务提交图为中心的并发事务调度算法来保证全局事务的可串行化提交,实验结果表明,该算法有效地提高了全局事务执行的并发度,增加了事务吞吐率和减少了响应时间。     

BMP文件结构的信息隐藏方法与实现

通过分析BMP位图文件的数据结构,提出基于BMP文件结构的信息隐藏方法．将秘密信息以文件流的操作方式嵌入到BMP文件冗余字节中,对原BMP文件的显示没任何影响．理论分析与实验结果均表明,此方法具有较好的不可见性、高效的隐藏与提取速度．     

分布式网络拥塞控制算法稳定性研究

为解决由于网络阻塞而造成的分组丢弃和时延,基于优化理论框架,建立了原始—对偶模型,可用于描述一类拥塞控制算法.对该模型平衡点存在的条件和系统的稳定性进行了分析,与传统的网络控制算法相比,该算法考虑到边界条件的限制,得出了系统存在唯一平衡点的条件.通过TCP/E-RED网络对该理论进行了验证,结果表明,对于一般网络结构,该模型不具有往返时延,系统具有极高的稳定性,提高了网络性能.该方法用于避免由于网络阻塞而造成的分组丢弃和时延是可行的、有效的.     

不同带电特性的壳聚糖/酪蛋白相互作用研究

为了建立多糖的带电特性与蛋白质复合体系的关系,以壳聚糖(CS)和酪蛋白为试验对象,通过荧光光谱法、紫外-可见吸收光谱法、傅里叶红外吸收光谱法及流变黏态分析法研究CS与酪蛋白的复合机制及流变特性。结果表明:荧光光谱中,CS对酪蛋白的猝灭方式是静态的。在温度303 K和313 K条件下,高脱乙酰度壳聚糖(HDCS)的结合位点数分别为1.29和1.36;低脱乙酰度壳聚糖(LDCS)的结合位点数分别是1.47和1.44。此外,pH 6.0时,HDCS-酪蛋白间的相互作用主要为静电相互作用,LDCS-酪蛋白则主要为疏水相互作用。紫外-可见吸收光谱中,LDCS的加入未改变酪蛋白中酪氨酸(Tyr)的微环境,而HDCS的加入使得酪蛋白中Tyr的微环境发生改变,使其极性升高,多肽链伸展。傅里叶红外光谱显示,CS中的-NH3+基团和酪蛋白中-COO-基团发生相互作用。流变稳态黏度分析表明,CS-酪蛋白复合溶液的黏度随CS脱乙酰度的增加而增大。     

基于图像特性和DES算法的快速图像加密研究

介绍了DES加密算法的基本特点,分析了DES的加密实质,并且结合图像数据的行列变换特性,提出了基于图像特性和DES的快速图像加密解密算法.该算法首先对图像进行行列变换,然后进行小部分图像数据的正常DES加密,对大部分图像数据进行DES异或运算,得到加密图像.实验结果表明此算法具有较好的安全性、高效性,且易于实现.     

基于图像特性和DES算法的快速图像加密研究

介绍了DES加密算法的基本特点,分析了DES的加密实质,并且结合图像数据的行列变换特性,提出了基于图像特性和DES的快速图像加密解密算法。该算法首先对图像进行行列变换,然后进行小部分图像数据的正常DES加密,对大部分图像数据进行DES异或运算,得到加密图像。实验结果表明此算法具有较好的安全性、高效性,且易于实现。     

一种传感器网络移动栅栏部署算法

栅栏覆盖是传感器网络研究中的热点问题,现有有关栅栏覆盖研究大多针对静态兴趣区域的栅栏覆盖,而对于实际应用中如海洋污染、森林火灾、部队行军等的栅栏覆盖应用不适用;该文主要针对动态对象研究移动传感器网络的有效栅栏覆盖;抽象了问题模型并提出了栅栏覆盖评价指标,然后结合凸优化理论提出了一种分布式的移动栅栏覆盖算法;通过3个不同场景分别测试了算法在400*600m的区域中随机部署有50个移动传感器节点对于不同动态对象构建一条封闭栅栏带所花费的时间以及栅栏带动态形成时的移动距离;测试结果算法能够快速有效实现动态区域的栅栏覆盖。     

基于小波和混沌的图像置乱加密新算法

提出了基于小波和混沌的多重置乱加密新算法。首先对图像进行一级小波分解,利用Arnold变换对低频图像像素位置进行置乱,再利用Logistic产生的序列对置乱图像进行异或,最后再进行小波合成。实验结果表明,新算法虽然对图像有轻微的破坏,但仍是一个高效的、安全性高的、相邻像素无关的置乱加密算法。     

计算思维模式下的数据结构教学改革

针对高校计算机专业《数据结构》课程教学中方法与手段进行了分析,并介绍了进行的计算思维模式的改革和实践。实践证明,这些教学改革效果良好,不仅培养了学生的编程思想,提高了学生的学习积极性,而且有利于培养学生的分析问题与解决问题的能力,为进一步的学习打下良好的专业基础,从而达到培养人才的目的。     

基于双结构元素的数学形态学边缘检测方法

边缘检测是边界图像分割的一个关键步骤。传统的边缘检测常用一阶和二阶导数来求解,本文提出了一种基于双结构元素的检测方法,以数学形态学为理论基础,以小结构元素递推出大结构元素,并将大小结构元素复合求取最终边界。通过实验对比分析表明该方法能够较好地获取边界信息。