复系数FIR数字滤波器的神经网络设计方法

神经网络是一种设计实系数FIR滤波器的有效算法,为了将该方法扩展到复数域,建立统一的基于神经网络的滤波器设计框架,文中提出了一种用多层神经网络设计任意幅频响应的复系数FIR数字滤波器的新算法,主要思想是将设计问题转化为实系数多层神经网络的训练问题,在实数域对幅频响应的平方误差函数的实部和虚部分别进行最小化,误差将收敛到全局最小点.实验结果表明,利用该算法设计的滤波器具有较小的幅频响应误差和群延迟误差.该算法能解决具有任意幅频响应和群延迟要求的问题,是一种有效的设计算法.     

一种新的组密钥管理算法

在对组密钥管理算法进行全面研究的基础上,提出了一种新的用于安全组播的组密钥管理算法。本算法将集中式密钥分配算法与分布式密钥协商算法相结合,吸取了集中式密钥分配算法的可扩展性的优点,同时克服了其单点失效的问题,将密钥分配思想用于密钥协商算法中,产生了一种底层基于密钥链而上层组织为三叉密钥树的密钥分发算法。本算法可以代替密钥协商算法应用于所有成员关系对等且不存在可信第三方的组播组中,并克服了分布式密钥协商算法中的大计算延时问题,适用于成员关系变化频繁的大型组播组,具有较高的可扩展性。     

高效可撤销成员的不可链接的群盲签名方案

在ACJT方案的基础上实现了一成员可撤销的群盲签名方案。借鉴陈的成员撤销思想,对签名过程进行了改进,将原方案的两个零知识证明减少为一个,减少了模指数运算,缩短了签名长度,同时将C．Popescu的群盲签名思想加入到签名过程中,使改进的成员可撤销的群签名增加了盲性,改进后同时解决了C.Popescu提出的群盲签名方案可链接性的缺陷。实现的成员可撤销的不可链接的群盲签名方案,可应用于多银行电子现金系统中,用来实现成员可撤销的多银行电子现金系统,使电子现金系统更接近现实金融系统。     

基于角色的协作关系建模研究

群体协作机制研究与应用是计算机支持协同工作的重要研究内容之一,该文在基于角色的群体协作机制基础上,提出了一种角色协作关系建模方法。该建模方法通过创建一系列协作元素来描述角色协作关系,通过描述问题域、角色组织域和实体域来构造一个基于角色的群体协作环境。该文最后讨论了建模步骤和相关应用领域,探讨了下一步研究中需要解决的若干问题。     

基于IMS呈现的社交网络管理系统

IMS(IP Multimedia Subsystem)作为下一代网络的核心网的标准架构,在IP多媒体应业务的开发方面,受到了越来越多的关注。本文在IMS呈现的基础上,实现了基于IMS呈现的社交网络管理系统(Social Network Management System based on the IMS Presence),它丰富了传统电信IMS呈现的业务能力,将手机地址本扩展为社交网络,丰富了好友间互操作,扩展了群组聊天。本文从业务角度出发,分析了IMS呈现的可扩展性,设计了基于IMS呈现的社交管理系统的架构和功能实体,详细阐述了系统功能实现的关键点,并实现了系统与媒体的接口,最后以单个用户操作、一对一好友操作和群组操作为例,具体实现了相应的功能。     

一种基于离散对数的群签名方案

提出了一种基于求离散对数困难性的群签名方案,该方案可防止群管理员和群成员的联合伪造攻击,与现有组签名方案相比,该方案计算简单,而且要传输的数据量很小,方案比较有效.     

应用反向学习策略的群搜索优化算法

群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)是一类基于发现者-加入者(Producer-Scrounger,PS)模型的新型群体随机搜索算法。尽管该算法在解决众多问题中表现优越,但其依然面临着早熟和易陷入局部最优的问题,为此,提出了一种基于一般反向学习策略的群搜索优化算法(GOGSO)。该算法利用反向学习策略来产生反向种群,然后对当前种群和反向种群进行精英选择。通过对比实验表明,该方法效果良好。     

矿山企业推进基地建设的实践

以中国黄金集团公司实施基地建设实践为背景,阐述了矿山企业开展基地建设的必要性,从地质资源整合、基地依托企业、基地规划原则、基地规划宗旨以及规划目标等方面总结分析了中国黄金集团公司实施基地建设的经验,对中国矿山企业实施基地规划和建设具有一定的借鉴意义。     

基于完全式公钥的叛徒追踪方案的密码分析

由于广播加密容易受到串谋攻击,叛徒追踪方案已成为版权保护的一个重要工具。利用中国剩余定理让用户自己生成私钥,Lyuu和Wu提出了面向无状态接收者的E1Gamal类广播加密算法及黑盒可追踪方案。本文首先从群编码和参数配置的角度考察对该方案的几种安全威胁。接着,利用解密预言机发起一种适应性选择密文攻击。最后,针对其密钥管理与追踪算法的特点提出一种串谋攻击方法,使其不能追踪出所有的叛徒和真正的盗版者,表明在实际应用中完全式公钥方法存在冤枉无辜用户的安全风险。     

基于组稀疏表示的在线单帧图像超分辨率算法

基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法以近似随机抽取的方式选取字典中的原子来拟合图像片,而实际中的字典原子的选择体现出了很强的结构稀疏性,从而导致算法计算复杂且引入了大量的误差,影响重建图像的质量。针对该问题,提出了一种基于组稀疏表示的在线图像超分辨率重建算法。该方法引入组稀疏理论,仅利用输入的低分辨率图像作为样本来构建组稀疏字典,通过结合组稀疏性和几何对偶性来构建超分辨率图像算法的成本函数,并使用提出的一种迭代的方法进行求解。实验表明,该算法在视觉观察和参数比较上都优于当前主流的超分辨率算法。