在癌症分类中基于PPS抽样的集成神经网络算法

针对样本重组的有效性和合理性问题,将PPS抽样技术引入样本重构,提出了基于PPS抽样的集成神经网络算法,以提高个体神经网络的准确性与差异度,并实现动态选择个体神经网络的神经网络集成新方法.最后在结肠癌数据集上进行实验,实验结果表明,该方法与采用多个互相合作互相竞争的个体神经网络集成方法相当,但计算量更小,所用运算时间更少,效率更高.     

空间站展开机构的失谐动态响应分析

考虑了动力失谐、质量失谐和摩擦失谐三种常见失谐现象,研究了空间站展开机构的失谐动态响应。利用多柔体系统动力学方法,在机械系统动力学自动分析(ADAMS)仿真平台下建立了空间站柔性展开机构的失谐模型,并用重要度抽样方法随机抽取失谐量,然后进行机构动学仿真,得到机构的失谐动态响应并进行统计。仿真研究证明,该方法可用较少的计算时间得到柔性展开机构的失谐动态响应随机分布特性。     

基于MH抽样逐次搜索的快速MUSIC算法

传统MUSIC测向算法直接用于二维DOA估计时,需要在参数空间中进行二维谱峰搜索,计算量很大.针对该问题,结合了马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与逐次搜索的方法,提出一种快速的MUSIC测向算法.该算法通过将MUSIC谱函数视为信号来向的概率密度函数,采用MCMC的Metropolis-Hastings抽样器对其进行采样,并利用;肖除空间相关性进行逐次搜索从而估计出各个信号的来向,能够在保持常规MUSIC算法性能的高分辨能力同时大大减少运算量.仿真结果表明了该算法的有效性.     

非抽样Contourlet变换的盲数字水印

根据非抽样Contourlet变换的特性,提出一种非抽样Contourlet变换域的盲水印算法,算法选择在具有最大能量的中高频子带中嵌入水印,在对水印进行加密后,利用密钥生成PN序列,根据水印值的不同PN序列嵌入宿主图像的方式也不同。提取水印不需要原始图像,利用NSCT变换系数与PN序列的相关性系数提取水印,实现盲提取。实验证明算法具有一定的不可见性和鲁棒性,具有很强的抗JPEG压缩的鲁棒性。     

基于非抽样Contourlet变换的图像模糊取证

数字图像被动盲取证技术是对图像的完整性和真实性进行鉴别.图像遭受篡改操作后,为了消除图像伪造在拼接边缘产生畸变,伪造者通常会采用后处理消除伪造痕迹,其中,模糊操作是最常用的手法之一.因此提出了一种针对人工模糊的取证方法.首先,利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点特征进行边缘点分类;然后通过统计正常边缘点与模糊边缘点之间的差异鉴别模糊边缘;最后引入局部清晰度来区分人工模糊与离焦模糊,从而最终标定人工篡改边缘痕迹.实验表明该方法能够有效地检测出图像人工模糊篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界.伪造图像边缘模糊越严重方法的检测效果越好.与其他模糊检测方法相比所提方法具有像素级别定位能力.     

一种基于不放回抽样的图像混沌加密算法

针对现有基于混沌序列的图像加密算法的缺陷,提出一种基于不放回抽样的图像混沌加密算法。该算法采用可变模运算和间接地址映射技术,将混沌序列一对一、高度随机地转换为图像像素地址,实现图像的位置置乱和灰度扰乱加密。对混沌序列的分布无严格要求,使混沌序列的参数和初值可以作为密钥被使用。实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法性能优越、运算速度快且易于实现。     

匿名路由器对抽样网络拓扑的影响分析

针对网络拓扑测量中存在的匿名路由器问题,依据Internet网络的主要特征建立一个匿名路由器网络模型,采用类似traceroute的探测机制抽样该网络模型中的路径信息,根据匿名路由器的处理程度分别构造不同的抽样拓扑图,通过研究这些抽样拓扑中的不同属性量化分析匿名路由器问题的影响,其中,拓扑属性包括网络大小、节点度分布、网络路径长度和介数等。     

一种改进的基于FFT的信号插值算法

在传统运用FFT进行信号插值运算的基础上,提出了一种提高插值精度的改进算法.通过子序列重叠和裁剪,舍弃重建序列边缘误差较大的样点,再将相对准确的样点进行重组,从而大幅提高插值精度.实验结果表明:与Prasad等算法相比,在计算量增加3.1％的情况下,不同子序列长度对应的归一化均方误差平均下降至原来的1/19;在计算量增加2倍的情况下,不同子序列长度对应的归一化均方误差平均下降至原来的1/75.     

基于广义遗传算法的自适应重要抽样理论

1 引言随着计算技术和软件工具的迅猛发展,具有良好普适性的数值模拟方法在许多领域开始受到了广泛的重视。由于Harbitz,Melchers,Wu和本文作者的一系列工作,基于重要抽样理论的非线性系统可靠性分析技术取得了很大的进展。尽管如此,基于重要抽样理论的非线性系统可靠性分析技术中一些带有根本性的理论问题并没有彻底解决。突出表现是,对于广义多设计点问题、寻找所有设计点的求解算法不仅没有提出,甚至没有提出过合理的求解思路。造成这一局面的原因是,多设计点问题的求解需以非连通域非线性系统全局优化问题的解决为前提,而后一问题在     

非均匀抽样网格简化

提出了一种考虑视点空间中某些重要视点的非均匀抽样网格简化的新方法,是在借鉴了Garland-Heckbert方法的基础上提出的,是一种考虑外观相似性的简化算法。给出并证明了两个判定边界的定理,为抽样提供了理论依据。在简化过程中,该算法通过采用视点空间中某些重要视点对模型进行抽样,使抽中的顶点对（轮廓附近的顶点对）得到适当保护。该算法除具有Garland-Heckbert方法的长处外,还可以在三角面片数较少的情况下（50多个三角面片）,尽可能保持模型的重要外观特征,给出了计算0－1图像的外观相似性误差的公式,通过该公式对简化结果进行比较,证明提出的简化算法对保持模型的外观特征是行之有效的。最后对该算法的时间和空间复杂性进行了分析。