基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络的模拟电路故障诊断

该文提出了一种基于Takagi-Sugeno型自适应模糊神经网络故障诊断方法。首先通过电路仿真获得故障样本,其次利用主成分分析对故障样本进行降维处理,减少自适应模糊神经网络的输入,降低训练时间,然后采用BP算法与最小二乘法相结合的混合学习算法训练自适应模糊神经网络的连接权值和隶属度函数。仿真结果表明,此方法能够快速有效地对模拟电路的故障进行诊断和定位,表现出了很好的应用潜力,在容差模拟电路故障诊断领域具有较好的应用前景。     

一种基于DCT和Logistic Map的医学图像鲁棒多水印方法

数字医疗系统在便利了医学信息的存储、传输的同时也带来了信息安全问题, 针对医学图像的安全性提出一种适用于医学图像认证和保护的鲁棒多水印方法。通过DCT获取医学图像的视觉特征向量来进行多水印的嵌入与提取, 使用混沌加密技术对多水印进行预处理来提高水印信息的安全性, 并结合零水印概念得到可抗击常规攻击和几何攻击的水印。实验结果表明, 该方法可以有效地提取水印信息, 并且有较好的不可见性和鲁棒性。此外, 与现存的水印技术相比, 该方法不仅可以降低水印嵌入的复杂度, 而且可以提高水印嵌入的容量, 有更好的灵活性和实用性。