基于特殊线性群的自同构群的签名

基于特殊线性群的自同构群上的离散对数问题,提出一种非交换群上的签名方案;分析特殊线性群的自同构群上的离散对数问题的困难性。通过适当地选取参数,表明新签名方案的安全性高于有限域上的DSA算法,甚至等同于椭圆曲线上的DSA算法。结果表明,采用Leedham-Green算法计算矩阵的幂运算,使得新方案的运行效率得到提高。     

关于混合FD,MVD超图的理论研究

本文分别详细讨论了正向混合超图和逆向混合超图中准路的分类定义及理论。给出了正向混合超图中怀蕴池有关的理论，同时，还部分地给出了逆向混合超图中的与消除冗余有关的几个定理     

事件超图模型及类型识别

为避免向量空间模型的独立性假设影响事件类型识别,该文提出了一种基于超图的事件类型识别方法。该方法首先用事件超图描写事件元素间的多元有序关系;然后用事件超图模型(由事件超图添加类型组件和层面组件后构成)描述某个(某类)事件在不同观测层面的属性及其结构;最后根据事件的属性及其结构计算其相似度,并借此完成事件类型识别。实验结果显示,此方法识别效率的平均F值达到83.0%,与基于向量空间模型的支持向量机方法和最大熵方法相比,此方法也具有一定优势。     

基于超图的知识提取算法

知识提取一直是计算机领域研究的主题之一,然而现有的一些知识提取方法还不能满足可视化以及潜在知识的提取两方面的实际需求。众所周知,知识是由可定义知识和潜在知识组成,并且可定义知识可以在潜在知识的提取过程中同时得到,反之则不然。有关可定义知识的提取目前已有许多成果,但针对潜在知识的提取的研究相对较少,特别是如何通过可视化方法提取潜在知识是一个急需解决的问题。为此,文中利用超图的可视化特点,在信息系统的背景下,探究了信息系统与超图之间的对应关系,并且给出了两者之间相互转化的方法。利用此方法,结合超图理论与粗糙集理论,定义了基于超图的一对上下近似算子,进一步地,提出近似超图的概念,探究近似超图的相关性质,完成近似超图的构建,并在此基础上创建了一种有效方法以实现超图框架下的知识提取。将所提方法与经典的和新近提出的近似理论以及知识提取方法进行了对比,结果表明所提方法在近似方案和知识提取等方面具有多种优势。通过实际案例验证了所提方法的正确性,从而说明了其可应用性。所提方法是现有的知识提取理论的发展和补充。     

基于逆向超图的“改进的BCNF”的分解算法

该文以逆向超图为工具,讨论了基于超图的BCNF判定和无损联结,给出了基于逆向超图的系模式到改进的BCNF的分解算法。     

一种基于超图模型的客户行为分析方法

外汇交易中,一些企业由于企业本身特点或从事业务的相近有着相似的交易行为。根据这些天然特征发现具备相似行为的交易并对其分组,有利于发现海量交易数据中的典型交易行为模式,这有助于外汇管理和监督职能的更好实施。本文根据外汇交易行为的特点,用一种基于超图模型的聚类算法来发现不同类型的交易对象。     

超图模型:基于超图的设计模式描述和复用实现

设计模式描述了面向对象软件设计的经验,是软件复用的关键技术。由于设计模式涉及范围广泛而且抽象,即使模式本身并不深奥,因其表示或描述隐晦,在软件开发中难以理解和实现复用。文章提出了超图模型,即基于超图的设计模式表示,并对其在软件系统开发中的复用进行了分析研究。对基于设计模式的软件系统构建进行了探索。     

基于概率超图聚类的关键帧提取方法

现有聚类方法在提取关键帧时存在着划分敏感、无法表达镜头内大量帧图像高次相关关系等问题。鉴于此,提出基于概率超图聚类的关键帧提取方法。该方法首先构建镜头帧概率超图,然后使用概率超图谱的聚类学习算法对镜头中的帧图像进行聚类,最后选取各聚类中心的帧图片作为该镜头的关键帧。实验表明,该方法计算简单,所提取的关键帧准确性高,提取结果能够更好地反映视频的主要内容。     

基于超图模型的关联度计算

为刻画某个复杂系统中相异对象对的某种关联关系,在给出若干定义之后,提出了一种相异对象对的关联度计算模型。为实现这种计算模型,给出了一种朴素计算算法。通过设计合适的数据结构,对这个朴素计算算法给出了一种以空间换时间的改进计算算法。通过人工数据集的仿真实验,可以验证关联度计算算法及其改进算法的等价性及算法在时间性能上的改进有效性。为推广这种计算模型并在实际中发掘它的应用价值,最后给出了一点研究展望。     

基于超图的多模态关联特征处理方法

传统的模式识别方法认为特征是相互独立的,容易忽略多模态特征之间多元的关联性,从而造成识别的误差。为此,基于超图模型,提出一种新的特征整合方法。定义共享熵的计算方法用以表示多个特征之间的关联程度,以每个特征作为顶点,特征之间的多元关系作为超边。对形成的超图,定义模块度函数取代传统的切边数,作为衡量子超图的社团特性强弱的指标,应用超图分割算法,对原始的多模态特征进行聚类划分。在划分集合上采用多分类Boosting方法,形成最终的强分类器。实验结果表明,与线性支持向量机、多核学习等当前流行的特征融合方法相比,该方法能有效提高识别准确率。     

一种快速数据加密变换及其应用

对称加密法是一种利用单一密钥进行数据加密解密的方法．本文讨论如何在对称加密算法中加入数据压缩功能，如何利用本地特征进行数据和软件的保护．并进一步提出带特征的对称加密法在ＤＯＳ目录和盘加密解密方面的应用．     

几个群签名方案的不可追踪性

一个群签名方案允许每一个群成员代表群匿名进行签名。在发生争议时，群管理员能够追踪一个合法群签名的签名者。本文中，我们用一个新的简单攻击来说明几个群签名方案不具有可追踪性。     

一种快速的组加入管理框架设计

在分析了单个复本加入组行为的基础上，提出了组加入的概念和具体算法，并对其进行了理论分析和证明。结论表明，组加入的方式可以有效地减少网络的消息报文数量，并缩短加入过程的平均延迟。     

一种组通信模型在CORBA平台上的设计和实现

组通信是ＣＳＣＷ（ＣｏｍＰｕｔｅｒＳｕｐｐｒｏｔｅｄＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＷｏｒｋ）应用中的关键问题。ＣＳＣＷ所属的协同应用（Ｃｏｏｐ－ｅｒａｔｉｖｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）领域在分布系统应用中是一个很有前途的新领域。这种新型应用对分布技术提出了新的要求和挑战。在这种新的分布环境中,支持组通信的对象组模型是问题的关键所在。在文章中,作者基于ＣＯＲＢＡ平台,针对ＣＳＣＷ应用的要求,提出了一种对象组模型,介绍了组模型中各类对象之间的交互和协调关系,并给出了主要对象的接口定义语言（ＩＤＬ）的描述和说明。     

基于仿真和群决策的武器综合能力评估方法

武器装备论证阶段的评估数据源主要来自专家经验和仿真实验数据,但是由于这两种数据源的差异太大,难以直接利用它们对武器系统进行综合评估.基于此,提出了一种基于仿真和群决策的武器装备综合能力评估方法,方法使用群决策作为评估的基本框架,以信念图作为评估数据的获取工具,专家经验和仿真实验数据一致的表达形式,然后采用贝叶斯方法进行评估数据融合,最后得到武器装备综合能力值.实验证明,采用文中提出的方法,能使专家经验和仿真结果较好地服务于武器装备论证阶段.     

两种群签名方案的安全性分析

群签名在数字签名中非常重要,但由于计算复杂和参数过多,使群签名方案易受各种攻击。文章给出群签名方案应满足的条件,对两种群签名方案进行了分析,指出它们的不安全性。     

组播QoS路由的遗传算法研究

为提高遗传算法的效率以适于计算组播QoS路由,对算法的几个关键点作了深入研究。介绍了算法评价的两个指标：计算量和收敛率;提出了一种新的适应度函数;采用了比例选择与最优个体保存策略相结合的选择操作。经过大量的仿真实验,得出这种算法的最佳变异概率值应在0．4左右;当群体规模略小于每位基因座可选基因数的最大值时,算法的效率较高。     

通用基团贡献法自动处理系统（GPAG）

本文介绍了通用基团贡献法自动处理系统GPAG.本工作以建立一个通用系统为目标,提出了一套面向化工常用有机化合物结构、覆盖率高的主基团代码集;发展了相应的主基团解析,子结构匹配;有机分子局部、整体及特殊分子的结构信息提取、加工和化合物自动分类.该系统所提出的有机分子结构计算机表示及处理方法可以广泛地适用于各类基团方法的结构信息特点,因此可以方便地扩充新的基团方法.     

Lee-Chang及派生类群签名方案的安全性分析

1998年Lee和Chang提出了一种基于离散对数问题的非交互的群签名方案。Tseng-Jan;李、张、刘、杨;敖、陈、自分别给出了改进方案。该文指出Lee—Chang方案及所有派生类方案都不具备防伪造性。它们都可以用类似的伪造签名方法,产生一个不可跟踪的群签名。     

Group theoretical formulation of nonsymmetrical systems by the group supermatrix procedure

The group supermatrix procedure, developed by Zlokovi for systems with symmetry properties described by groups, can be also applied to systems without symmetry. Transformation of a nonsymmetrical system into a system with symmetry properties is accomplished by symmetrization of support conditions, by adding fictitious structural parts and by removing existing ones. The generalized displacements and forces in the above symmetrized system coincide with corresponding values in the nonsymmetrical system. The group supermatrix procedure performs the analysis for each G-invariant subspace separately, using only a part of the structure. This provides, in comparison with conventional methods, a drastic reduction in the amount of data input, computation and necessary memory space of the computer.