基于类标号的快速RSST图像分割方法

给出了一种基于类标号的快速回归最短生成树(RSST)图像分割方法.在传统RSST方法基础上,将区域相似性度量由像素域距离改进为类标号距离;通过定义类标号距离,可增加类标号图对应的加权图中权重为0的边所占比例,减少了传统方法中的区域合并次数,因此能较多的减少分割用时.方法已在微机上进行了模拟,结果表明,在相同分割数目和相当的分割效果情况下,分割用时明显减少.改进方法更适用于图像的实时分析和处理.     

HFEM公钥密码方案的设计与实现

基于BMQ问题的困难性,以及有限域上的矩阵与向量之间的关系,提出了一种新的公钥密码方案,即隐藏域上遍历矩阵的公钥密码.给出了有关矩阵集合的约束条件以及利用遍历矩阵来构造满足条件之矩阵集合的方法.与已有MPKC方案相比,HFEM具有陷门设计新颖、算法简单、不涉及任何乘幂及复杂运算、加/解密算法效率相当、中心映射难以抽象、密钥/明文/密文空间大等特点.     

对PRINCE算法的旁路Cube分析

在2012年亚密会上,Borgho等人提出了一个低延时的轻量级密码算法-PRINCE.本文基于第2轮单比特泄漏模型对PRINCE算法进行了旁路Cube攻击.通过对加密算法的分析,实现了对2轮PRINCE算法单比特Cube项的遍历搜索.针对第1个S盒的最低位信息泄露,使用210.658个选择明文可恢复48位密钥.另外,文中的分析可用于对其它低轮分组密码的Cube项搜索.     

面向任务的作战系统模型一致性研究

为检测作战系统中任务模型的一致性,文中基于图文法提出一种形式化的检测方法:把作战系统模型转换成属性图文法,并检测功能需求间冲突和依赖。循环依赖将导致模型无法执行,错误依赖则表示功能需求与动态模型的执行流程不一致。文中对此提出相应的依赖检测算法,循环依赖检测算法通过深度优先搜索找到依赖关系中的环,错误依赖检测算法通过遍历活动图检测依赖关系与动态模型的执行流程是否一致。最后基于该方法实现了作战系统模型一致性检测系统并结合实例进行验证。     

基于有权图的网络最大流标号算法的研究与实现

本文首先总结和回顾了基于有向图的网络最大流的经典算法——标号法,并在算法思想的基础上,结合JAVA语言程序的设计流程,给出了标号法的计算机程序设计的步骤和部分代码实现。最后,通过具体的网络最大流应用案例,给出了求解网络最大流的具体步骤和编程测试结果。以此说明了标号法在解决此类问题中的具体用法,也验证了编程代码的可行性。     

一种面向虚拟维修的快速碰撞检测方法

针对虚拟维修中碰撞检测的自身特点,提出一种基于空间均匀网格的层次包围盒算法,该算法首先使用空间划分剔除不必要检测的物体,再通过层次包围盒法准确地找出相交的物体。文中给出了层次包围树的构建方法、空间划分方法,并且采用哈希数据结构和同步深度遍历方法加速了检测的速度。最后在CATIA/CAA平台上实现了该算法,验证了算法的实时性能。     

实用版图压缩算法

本文给出了两种基于约束图的一维版图压缩算法,即完全约束图压缩算法和精简约束图压缩算法,并对两个算法的性能做了讨论;针对版图中较常用的曼哈顿多边形图形,文中还给出了相应的解决办法。     

粗粒度可重构密码逻辑阵列智能映射算法研究

针对粗粒度可重构密码逻辑阵列密码算法映射周期长且性能不高的问题,该文通过构建粗粒度可重构密码逻辑阵列参数化模型,以密码算法映射时间及实现性能为目标,结合本文构建的粗粒度可重构密码逻辑阵列结构特征,提出了一种算法数据流图划分算法.通过将密码算法数据流图中节点聚集成簇并以簇为最小映射粒度进行映射,降低算法映射复杂度;该文借鉴机器学习过程,构建了具备学习能力的智慧蚁群模型,提出了智慧蚁群优化算法,通过对训练样本的映射学习,持续优化初始化信息素浓度矩阵,提升算法映射收敛速度,以已知算法映射指导未知算法映射,实现密码算法映射的智能化.实验结果表明,本文提出的映射方法能够平均降低编译时间37.9%并实现密码算法映射性能最大,同时,以算法数据流图作为映射输入,自动化的生成密码算法映射流,提升了密码算法映射的直观性与便捷性.     

混沌密码技术在数码防伪中的应用研究

研究了混沌密码技术在数码防伪中的应用。基于混沌密码技术,文中提出了一种新型的混沌密码加解密算法,形成了"双标双码、双向验证"的混沌数码防伪技术,构建了一套可通过短信、网络(Internet、WAP)或现场识别仪查询验证的混沌数码防伪系统,以此验证混沌密码技术在数码防伪领域中应用的有效性和可靠性。     

基于邻接表存储结构的遍历策略探讨

图结构是最常用的非线性数据结构之一,图的遍历是其上的基础操作。论文首先阐述了图的邻接表存储方式的实现算法,然后分析了图的深度优先和广度优先遍历思想,并给出了基于邻接表存储方式的具体实现算法。     

基于条件独立测试的链图结构学习算法

链图是贝叶斯网络和马尔科夫网络的自然推广,具有较强的表达能力.但目前关于链图结构学习算法的研究较少.本文基于贝叶斯网络结构学习的Grow-Shrink算法思想,提出一种链图等价类结构学习算法.该算法首先利用网络中结点的局部邻域信息,学习结点的邻接结点恢复网络骨架;然后根据链图复合体有向边的特点,利用条件独立测试确定网络的复合体有向边,从而恢复链图结构.理论分析和实验结果表明了该算法的正确性和有效性.     

基于图的邻接点优先的联合树算法的研究与实现

贝叶斯网络是以概率理论为基础的不确定知识表示模型,联合树算法是一种应用广泛的贝叶斯网络推理算法。提出了基于邻接点优先的联合树算法,从图模型和计算效率两个方面对联合树算法（JT）和基于图的邻接点优先的联合树（AD-JT）算法进行推理时间的比较,实验表明：基于图的邻接点优先的联合树算法能够有效地处理大规模数据,极大地减少了消耗时间,计算效率有显著改进。     

基于频繁闭图的图包含查询算法

 交通网络可利用图数据进行描述与分析,常用的方法包括挖掘、查询、分类等.提高大规模图集上查询算法效率的问题是当前图数据分析领域中一个重要的研究方向.给定图集,图包含查询返回图集中所有查询图的子图.本文提出一种基于频繁闭图的包含查询算法.算法首先通过选择比消除频繁闭图之间的冗余,然后将具有强选择性的频繁闭图通过树的结构组织起来建立索引,并在此索引基础上实现图包含查询.在文章的最后,给出了理论与实验的分析结果.结果表明,该算法不但能高效的进行索引筛选,而且能显著的减小候选集尺寸,进而大大的降低了查询图与索引模式之间以及与候选集之间的子图同构测试次数,提高了查询效率.     

Improved implementation of search technique to find spanning trees

The authors have developed a set of algorithms to find the spanning trees, the minimal paths and minimal cutsets of a graph, starting from the incidence matrix of the graph [1,3]. All the above algorithms employ a unique tracing process based on search techniques. The above algorithms have a number of salient features. The arithmetic and logic operations are very simple, which makes it possible to design small desk top calculators capable of handling reasonably large and complex graphs. The major constraint of these equipments is the memory capacity vis à vis their capability of handling larger graphs. The authors designed a microprocessor based system [2] to find spanning trees. The end results were available in the form of code numbers of branches appearing in a spanning tree, which had to be noted down, every time a tree was generated. In the new system the end results are in a more compact form, i.e. the vectors (see definition), one vector for one tree. The user can easily note down the vectors and decode them later to obtain the branches of a tree. In the new system the user can reallocate the available working memory space to suit the problem. The memory requirement in the new approach is also less.     

广义AND/OR图的自底向上的启发式搜索算法BFA0

本文首先根据三角模及其扩张运算概念,定义了一类新的更具普遍意义的模糊广义AND/OR图。根据新定义的启发式函数h(n,x)以及模糊广义AND/OR图的最佳解树之所有子树亦是最佳子解树的原理,提出了自底向上的启发式搜索算法BFAO·。文中证明了算法BFAO·的可采纳性。本文还提出了两类新的启发式函数的单调限制概念,并据此研究了算法BFAO·的单调限制性质,研究了两个BFAO·算法间的比较性质。     

基于模糊多特征递归分组算法的隐树结构图模型学习

隐树结构图模型通过引入了隐藏节点来描述变量之间的潜在关系,因而可以更好地对变量之间的相关性进行建模。树模型学习过程中,从变量观测数据所提取的有用特征数量,决定了该模型对变量间深层关系的建模能力;而现有学习算法都是对观测数据直接计算统计量来进行模型学习,未能按观测数据中的特征分类处理。针对现有算法对观测数据中信息利用不充分的不足,该文提出基于模糊多特征递归分组算法的隐树模型学习方法。首先,将变量的原始观测数据通过反映其特征的模糊隶属度函数转化成多个模糊特征,并构造多维模糊特征向量;其次,计算两两变量模糊特征向量之间的距离,并将其综合得到所有变量之间的模糊特征向量距离矩阵;最后,基于该距离矩阵,利用递归分组算法学习隐树模型。该文还将所提算法应用于股票收益数据和气温数据建模,验证了该文算法的实用性和有效性。     

ERSearch:一种高效的子图查询算法

子图查询是图数据库研究中的一个重要问题,许多方法基于“过滤-验证”策略进行子图查询,算法研究的重点为快速找到有效的特征集.通过对特征模式在数据图集中的嵌入信息进行分析,离线建立基于重叠关系、邻接关系和近邻关系的嵌入关系索引,提出基于嵌入关系的子图查询算法ERSearch.在给定查询图后,利用特征共现关系与特征嵌入关系联合进行过滤操作,并将过滤阶段的嵌入关系比对结果用于验证过程,提高验证效率.在真实及模拟数据上的实验表明,通过与PathIndex等方法的对比,ERSearch算法有效缩减了候选集的规模,能有效提高过滤与验证阶段的执行效率.     

一类树的SL谱刻画

图的谱理论是图论与组合矩阵论的一个重要研究领域。设图G是一个有n个顶点、m条边的简单图,Q（G）为图G的无符号拉普拉斯矩阵,树图是图论研究的一类重要的图,为了确定一类树的sL谱惟一性,利用图与同谱图之间的关系,运用删边缩边原理,探讨了两组顶点数目的树图。通过比较两组图中子树数目的大小逐项排除和删边删点的方法证明了一类树的SL谱惟一性。     

FAOG:基于过滤技术和AOG的组合电路多故障诊断算法

本文提出了一种用于组合电路中的多故障诊断的新算法FAOG（Filtered AND／OR graphs）。此算法基于过滤技术和AOG图。其中过滤技术用来除去电路中的非可能致错部分，以减少所需处理的电路规模。AOG是与电路对应的AND／OR图，是改错的关键部分。此算法对于树状组合电路是完全自动的。对于普通组合电路是半自动的。它既解决了基于模拟的改错算法只能限定出错区域而不能告知如何诊断故障信息的局限性，也大大减轻了符号诊断法的内存爆炸问题。实验表明，这是一种快速高效的故障诊断方案，适用于多故障的组合电路。     

FCA-ItswTCM:区分服务中一种公平的拥塞自适应标记算法

 本文提出了一种新的滑动窗口标记算法——公平的拥塞自适应标记算法(FCA-ItswTCM).算法近似识别TCP流和UDP流,适度区分标记,规避拥塞控制机制对公平性的影响;细粒度描述拥塞,预测拥塞,以此自适应调节各流注入黄包比例,兼顾网络拥塞状态对公平性的影响.仿真实验表明,与其他几种滑动窗口标记算法相比,FCA-ItswTCM对确保TCP流和UDP流带宽共享的公平性、提高资源利用率及系统稳定性有较好的效果.