增强奇异值分解的自适应零水印

目的 针对增强奇异值分解（BN-SVD）中引入最抗攻击缩放比例的参数β,需要进行大量的实验来获取且存在随机性的问题,提出一种增强奇异值分解的自适应零水印算法。方法 首先对原始图像进行不重叠分块,每一个子块都做斜变换处理,再分别对斜变换后得到的每一个块矩阵进行增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;对水印图像进行Arnold变换和混沌映射得到二次加密的水印图像;最后利用特征向量与二次加密后的水印图像做异或运算构造零水印;利用天牛须优化算法（BAS）中的适应度函数循环迭代自适应确定参数β,更好地解决奇异值分解（SVD）算法在水印的提取时存在的虚警率和对角线失真的问题。结果 仿真实验结果表明,在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数NC值均可达到98%以上,性能较好。结论 利用BAS算法自适应地确定BN-SVD中参数β,找到最佳抗攻击缩放比例,增强了图像的奇异值,降低了图像矩阵在受到攻击时的敏感性。有效地解决奇异值分解带来的对角线失真和虚警错误的问题,最终提高了算法的鲁棒性。     

基于模板文件的WINCGI技术在WWW服务中的应用

介绍ＣＧＩ的概念,ＷＩＮＣＧＩ的原理及基于模板文件的ＷＩＮＣＧＩ的特点,介绍采用基于模板文件的ＷＩＮＣＧＩ的方法及其在教务管理系统中的应用,提出了开发ＣＧＩ程序的改进措施。     

基于局部模型网络的锂电池SOC估计方法

锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理最重要的参数，准确的SOC估计对保证电池运作的安全性至关重要。传统基于数据驱动的SOC估计法，如神经网络，在可解释性、参数整定方面表现不足。本文提出一种基于局部模型网络和天牛须搜索优化组合的SOC估计法。首先，借助局部模型网络描述复杂非线性系统的能力和其作为灰箱模型的可解释性，将模型的工况空间分解为多个可以用简单模型表示的局部子区间，再用调度函数组合为最终的模型。其次，在网络的训练过程中，采用天牛须搜索优化算法确定分裂空间上的最佳分裂方位，很好的兼顾了模型辨识的精度和运算复杂度。最后，在锂电池动态特性数据集上与已有文献中的SOC估计法进行了对比试验，本文所提出的方法在简单工况的训练集上的RMSE误差小于0.4%,在复杂工况的测试集上的RMSE误差小于0.9%,在不同温度上的表现也相对平稳，总体展现出较高的辨识精度及泛化能力。这一特点在实测的数据集上也得到了进一步验证。