GASA—SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机（SVM）参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法sA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法（GASA）混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明：应用GASA．SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

基于CABAC的视觉质量可控的H.264视频感知加密算法

在视频点播等应用中,为了刺激消费者购买高质量的视频,需要对视频进行特别的感知加密,使视频加密后仍然部分可见。该文提出一种Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC)的视觉质量可控的快速感知加密算法。利用2D超混沌系统生成的流密码对重要的语法元素和敏感的编码元素异或加密。加密内容包括运动矢量差的符号位、非零系数符号位和语法元素significant_coeff_flag。分析及实验结果表明,提出的感知加密算法对码率无影响,编码时间仅增加7左右,视频质量随着质量因子的改变而变化,满足视频感知加密的应用需求。