广义M集的演化及其在图形防伪中的应用

以z←z^2 c为基础，对由其演化而得到的高次数Julia集的性质分析，并得出性质定理。在此基础上，论述了复解析动力系统中复映射Mandelbort集（z←z^2 c)的定义和一些由复映射所构造的广义集合的定义和性质。最后，从应用的角度讨论了其分形图形在图形防伪中的应用。     

IEEE 802.16竞争解决方案的性能分析

目前,IEEE 802.16标准推荐采用基于截断二进制指数回退算法的竞争解决方案.分析了该方案同IEEE 802.11竞争机制的区别,给出了传送机会利用率u、带宽请求延时d以及带宽请求丢失率p_d等性能指标的计算方法.通过性能模拟,讨论了初始化回退窗口W、用户站数目n以及单位时间帧内传送机会数目N_to等参数对性能指标的影响,进而得出基站调整性能参数的一般策略.这些策略对于基站进行上行带宽资源的分配具有指导意义.     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

不同复热方式对猪肉丸品质的影响

分别采用水浴复热、微波复热和蒸汽复热方式对冷冻猪肉丸进行复热处理,研究不同复热方式下猪肉丸的品质变化。结果表明：复热前后猪肉丸的黄度(b~*)无显著性差异(P<0.05),其中蒸汽复热后的样品亮度(L~*)高达46.85,可能与猪肉丸表面附着的水分较多有关;水浴复热处理可显著降低(P<0.05)猪肉丸中的水分含量和水分活度;蒸汽复热处理后的样品硬度值最低(65.87 N),弹性最高(3.24 mm),咀嚼性适中(87.26 mJ),表现出较好的质构特性,而水浴复热处理则导致猪肉丸硬度值和咀嚼性偏大;蒸汽复热处理使得样品的TBARS值有所增加,导致猪肉丸发生适度的脂肪氧化,利于其风味的形成。综合来看,经蒸汽复热处理后猪肉丸具有更好的肌肉品质和感官特性,可推荐作为猪肉丸最适宜的复热方式。     

基于百度指数的登革热疫情预测研究

基于互联网数据的传染病疫情监测成为近年来传染病防治的热点研究内容。通过对2014年9月暴发的以广东省为中心的全国登革热疫情与登革热相关关键词的百度指数的关联性分析,发现地区(省、市)登革热疫情严重程度与该地区"登革热"关键词的百度指数呈很强的正相关性。为了实时地预测疫情动态,建立基于12个登革热相关关键词的百度指数的多元线性回归模型。在留一法交叉验证和反向测试中,该模型对于测试数据的预测值和实际值的皮尔森相关系数分别达到了0.89和0.73。经实验,该预测模型能够比较准确地预测登革热疫情动态,同时该研究对于基于互联网数据的传染病疫情监测和防治具有一定的指导意义。     

结合视觉感知特性和湿纸编码的视频隐写算法

利用双树复小波变换提取出视频图像的运动特征图、对比敏感图、纹理特征图和场景变化情况,综合确定视觉不敏感点,从而构造出用于嵌入秘密信息的隐写位置图,并结合湿纸编码实现了信息的隐写。算法不需要接收者知道具体的嵌入位置便能够实现信息的提取,避免了重复获得隐写位置图的大量运算,并且不必考虑增加冗余以修正隐写操作引起的隐写位置重新判断误差,提高了提取效率和安全性。实验表明,算法具有较高的嵌入容量和良好的隐写不可见性,可以满足隐蔽通信的要求。     

面向大规模网络的安全态势实时量化感知模型

网络安全态势感知能够实时发现潜在的网络风险,对提高网络的应急响应和主动防御能力起着重要的作用。现有的各种态势感知算法在规模上和时间上都不能适应大规模网络实时态势感知的要求,提出了基于指标体系的实时大规模网络安全态势量化感知模型,首先建立了层次化的指标体系,通过数据融合、关联分析等方法对网络安全日志数据进行处理,再针对各个属性采用不同的量化方法,将其聚集成综合网络安全态势指数。最后通过系统实际部署运行过程中的两个案例对所提出的网络安全态势感知模型和算法进行实例分析,结果证明了所提模型和算法的有效性和合理性。     

MODIS水体指数模型(CIWI)研究及其应用

本文通过分析MODIS与水体识别相关的1~7波段地物光谱图像特征及相关水体指数模型的识别效果,提出了新的水体指数模型(CIWI)。该模型采用植被指数与近红外波段7的进一步组合,有效地解决了水体与云、植被、城镇等其他信息的分离问题,特别是明显地增强了水体与城镇的分离度,实现了水体信息的有效提取。通过应用2004~2005年的MODIS资料对广西贵港市平龙水库进行水体信息遥感监测表明,CIWI水体指数模型优于其他水体指数模型。     

基于改进对比散度的GRBM语音识别

对比散度作为训练受限波尔兹曼机模型的主流技术之一,在实验训练中具有较好的测试效果。通过结合指数平均数指标算法和并行回火的思想,提出一种改进对比散度的训练算法,包括模型参数的更新和样本数据的采样,并将改进后的训练算法应用于高斯伯努利受限玻尔兹曼机( GRBM)中训练语音识别模型参数。在TI-Digits数字语音训练和数字测试数据库上的实验结果表明,采用改进的对比散度训练的GRBM明显优于传统的模型训练算法,语音识别率能够达到80%左右,最高提升7%左右,而且应用改进算法训练的其他GRBM对比模型的语音识别率也都有所提高,具有较好的识别性能。     

基于RBF网络的动力系统Lyapunov指数的计算方法

提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的动力系统Lyapunov指数计算方法，设计了一个RBF网络结构，推导了基于RBF网络的Lyapunov指数计算公式．仿真实验表明，与其它现有方法相比，此方法计算精度较高，收敛速度较快，而且只需要较少的样本数据量．本方法能更准确、更快速地计算动力系统的Lyapunov指数．