基于变参数混沌系统的数字图像隐藏技术

在数字图像隐藏方案中,为了在保证隐藏信息不可见性的条件下,尽可能地提高隐藏图像信息的安全性与鲁棒性,提出一种基于变参数混沌系统与图像融合技术相结合的数字图像隐藏技术.首先,利用变参数混沌系统产生的混沌序列对待隐藏的秘密图像进行加密预处理;而后根据待隐藏图像的大小,把由模板图像按行转换成的一维向量分为若干等份,每一等份唯一对应于待隐藏图像的一个像素;最后,再次利用该混沌系统生成新的混沌序列来确定待隐藏图像的每个像素在每一等份中的位置,并结合图像融合技术把该像素隐藏在该等份的这个位置上.该算法保证了隐藏图像的安全性,提高了隐藏的视觉效果.实验结果证明,本算法具有很好的隐藏效果和较好的鲁棒性.     

SPEM2XPDL模型转换研究*

将软件过程技术与工作流技术相结合,严格定义了SPEM2XPDL模型转换规则,设计并实现了一个SPEM2XPDL模型转换引擎.此引擎将SPEM描述的软件过程转换为符合工作流定义(XPDL)的工作流过程,从而可基于工作流管理系统对软件过程提供执行支持.SPEM模型经引擎转换后在工作流管理系统Shark上的成功执行表明了引擎的可用性.     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.     

小电流接地系统的新判据在检测工程应用分析

针对当前在小电流接地系统中,尤其是经消弧线圈接地的系统中,所装设的接地检测(选线)装置正确动作率不高的问题,根据系统的特点,对小电流接地系统的选线设备原理、采样误差等方面问题进行剖析,提出了减小综合测量误差,提高选线准确性、可靠性的措施。     

一种用于线性稳压器的限流电路

介绍一种电路结构简单、限流保护功能可靠、可用于线性稳压电路的限流保护电路,在0.6μm CMOS工艺下流片,测量结果显示该限流电路可在驱动输出超过额定值(100mA)后,有效启动以保护电源芯片安全.     

针对执行器非光滑反向间隙-饱和的柔性立管边界控制

研究了针对执行器非光滑反向间隙-饱和约束特性的深海柔性立管系统振动控制和全局稳定问题.为了实现控制效果和品质,引入辅助系统和函数设计边界控制策略,以抑制立管系统振动并消除混合的反向间隙-饱和输入非线性影响.采用严格的分析且无需求助于模型降阶,所研发的控制器确保闭环系统在Lyapunov意义下的一致有界稳定性.通过选取恰当的设计参数,仿真结果验证了所设计控制器的控制性能.能.     

基于受控混沌映射的简化粒子群优化算法

为了克服粒子群算法早熟收敛和收敛精度不高的缺陷,提出了基于受控混沌映射的简化粒子群优化算法。该算法在采用去除了速度项的简化粒子群算法结构基础上,用受控混沌变量来描述惯性权值,并且对进化停滞的个体和全局极值进行变异操作。数值实验结果表明,新算法在收敛速度和收敛精度方面较已有方法有了明显提高,具有更强的摆脱局部极值的能力。     

基于全局地址空间的高效I/O虚拟化方法研究

针对多操作系统核心下网络I/O资源的高效共享问题,提出的基于全局地址空间的I/O虚拟化方法.方法采用了半虚拟化的设计思想,基于全局地址空间支持,主、从核心在通信的关键路径上均可对网络设备直接发起I/O操作,从而获得最佳的I/O虚拟化性能.本文以HPP结构为实例,研究了将提出的I/O虚拟化方法应用到HPP结构下对InfiniBand网络进行虚拟化的关键技术,实现了从核心I/O通信时的OS旁路和主核心旁路.对曙光6000原型系统的测试表明,在主、从核心配置相同的情况下,从核心使用虚拟化InfiniBand的通信性能与主核心相当,I/O虚拟化对应用性能的影响小于2％.     

基于VBA的PowerPoint文档自动评阅技术研究

本文首先介绍了VBA技术,在实践的基础上,提出了一个PowerPoint操作题自动评阅方案;给出了方案中PowerPoint操作题的存储结构;详细分析了评阅方案的主要算法;最后,简要阐述了实现自动阅卷的VBA关键技术。     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。