基于K-近邻法的股价曲线的模式识别分类研究

本文将模式识别分类技术应用于股票市场进行搜索选股。本项目采用股票价格走势来构造特征空间,依据样本股票价格走势类型对股票市场上的所有股票进行模式识别分类,并将所获得的分类结果中的第一类股票作为搜索选股的目标股票。通过对沪深两市股票进行的实证研究分析,结果表明:采用模式识别分类技术依据股票价格走势进行搜索选股是可行的,具有良好的实时性和较高的针对性,实用性较强,并可进一步改进。     

时尚曲线 Samsung SF311/411

一款被称作“美人鱼”的笔记本会引起你什么样的遐想？我的思维首先被引导在“美”的上面。Samsung这两款“美人鱼”的确漂亮,在我们习惯了有棱有角的笔记本电脑外形以来,曲线的设计自然吸引了我们的眼球,从侧面看去,笔记本的开合处采用的是一条流畅的曲线,动感十足,看上去就像是在水中游动的美人鱼的曲线。     

基于滑动窗的标量乘算法改进

点标量乘法是椭圆曲线密码体制中最耗时的运算,点标量乘法的效率决定了椭圆曲线加密效率。如何优化改进点标量乘算法成为椭圆曲线密码学的研究热点。如何构造最短加法链是点标量乘的一个研究方向。该文在传统的NAF窗口算法的基础上,给出了改进的基于滑动窗的新标量乘算法,新算法在不增加存储量的同时提高了效率。     

利用控制曲线和移动最小二乘法实现图像变形

将移动最小二乘方法用于图像变形,提出基于控制曲线的图像变形算法.根据源图像中的形状信息或变形需要来设置关键点,生成控制曲线,然后移动控制曲线到新的位置,利用移动最小二乘方法实现图像的变形.对基于控制曲线的移动最小二乘变形函数进行了理论推导,实现了图像的仿射、相似和刚性变换,得到不同的图像变形效果.实验表明,该算法可以较好地描述图像中的形状和轮廓信息,实现图像的复杂变形,获得真实感的变形效果.     

一种扭曲指纹图像的细节点修正方法

非线性形变在指纹图像中非常普遍,严重时会导致指纹识别系统的识别性能显著降低,是指纹图像识别领域重要的研究课题之一.尤其对基于细节点的指纹匹配方法而言,由于相当一部分细节点的位置和方向都在非线性形变的作用下发生了改变,从而导致算法匹配准确率下降.在对非线性形变图像反复观察和实验的基础上,发现了细节点偏离的一些有用的规律,并用于细节点的位置和方向调整.提出了一种基于多参考细节点对齐修正指纹图像中部分细节点的方法,首先获取一组匹配细节点对作为基准点对,然后再以此为基础对邻域其他细节点进行修正,在FVC2004 DB2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明该算法能够明显改善匹配性能.     

基于身份的椭圆曲线密码体制安全组播方案

提出一个应用椭圆曲线密码体制进行密钥协商而在基于身份的公钥密码系统内进行组通信的全新安全组播方案,分析子组成员的密钥协商和子组间的通信过程,以及组成员动态变化时密钥的更新过程。结果表明,该方案在降低计算和通信代价方面可取得较好的效果,且满足密钥协商的安全要求。     

最大似然估计ROC凸包曲线算法

采用列联表表示特定阈值下入侵检测系统(IDS)的性能,使用ROC曲线对不同阈值下IDS的总体性能进行评估。在实际应用中,基于样本数据集,通过计算几何的方式得到ROC凸包曲线(ROCCH)。为降低ROCCH的计算复杂度,在曲线下面积(AUC)最大似然估计的条件下,通过保序回归得到最大似然估计ROC曲线(MLE-ROC)算法。实验表明,MLE-ROC算法在降低计算复杂度的同时提高了AUC的近似程度。     

基于大素数域的椭圆曲线密码设计与实现

为了能实现椭圆曲线密码高效加解密,给出一种基于大素数域的NIST推荐的192位以上的标准椭圆曲线加解密的程序结构,并实现了(192,224,256,384)四条椭圆曲线加解密.实验结果表明,采用多精度加减法、乘法以及除2等算法能够高效地得出加解密结果,从而使方案可适用于对加密性能要求较高的场合.     

液体电解质氧传感器输出特性研究

对液体电解质氧传感器在不同氧体积分数、氧分压下的输出特性进行研究.测量氧传感器在不同氧体积分数、氧分压下的输出值,利用最小二乘法对输出值进行处理,得到氧传感器的输出特性曲线.对特性曲线进行分析,结果表明:液体电解质氧传感器对氧体积分数、氧分压的测量具有良好的线性度.压力冲击对传感器工作电极造成损害从而影响传感器性能,加入粉末冶金层能够克服这一问题,但传感器的响应时间有所增长.     

基于分簇的Ad Hoc网络密钥协商协议

以节点的公钥证书为基础,基于椭圆曲线密码体制提出一种分簇结构的Ad Hoc网络会话密钥协商协议,对协议的安全性和效率进行分析。该协议满足普遍认可的密钥协商安全要求,可抵抗中间人攻击、重放攻击、消息伪造攻击等多种攻击,有效地降低终端的计算、存储能力需求,减少了协商过程的通信开销。