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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
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采用伪布尔模型和启发式算法来求解无容量设施选址问题。首先给出了问题的伪布尔(pseudo-Boolean)表示,然后基于Khumawala规则对问题进行预处理,最后提出两种启发式分支准则来求解问题。实验结果表明所提算法简单有效。 相似文献
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球团矿相微观结构决定其冶金物理化学性能,为透视球团矿微观结构与其宏观冶金物理化学性能之间的依赖关系,需要解决的首要关键问题是矿相微观视觉特征的提取与定量表征。以镁质熔剂性球团微观矿相为研究对象,在直观分析矿相视觉特征的基础上,采用多重分形谱分析方法,提取矿相的微观多重分形谱定量表征值f(α),并分别深度挖掘由f(α)衍生出的对称度特征值Δf、谱宽特征值Δα、容量维特征值D(0)随碱度变化的迁移规律和随矿相检测位置变化的迁移规律。研究结果表明,矿相微观视觉特征在HSV颜色空间上呈现的颜色特征未在碱度变化和位置变化上存在显著差异性;矿相微观多重分形谱分析中,Δf、Δα、D(0) 3个特征值在碱度变化和位置变化上有显著的差异性,可以很好地表征碱度迁移规律和位置迁移规律。 相似文献