使用自适应阈值的图像篡改检测与定位算法

为了实现对机载移动目标的快速捕获和粗跟踪瞄准,设计了粗跟踪演示系统,完成了外 场飞行实验的 初步验证。本文系统利用GPS数据完成对目标的捕获,通过对姿态数据的校正,方位误差降 到0.60°(1σ),俯 仰误差降到0.40°(1σ),有效缩小了不确定区域;系统还对跟踪算 法进行了优化改进,利用分段式函数等效 非线性调整函数,有效解决动态目标跟踪时快速调整和超调之间的矛盾。飞行实验表明, 本文的粗跟踪演示 系统的捕获时间优于10s,粗跟踪精度优于480μrad,为精跟踪子系统实现最终的目标精确跟踪瞄准提供了 有利条件,实验结果验证了该系统用于激光通信链路快速建立的可行性。     

基于二元蚁群算法的多层前馈神经网络

提出了一种基于二元蚁群算法的多层前馈神经网络,同时为了避免二元蚁群算法陷入局部最优引入了拥挤交通组织策略。将二元蚁群算法和神经网络混合,可兼有神经网络广泛映射能力和二元蚁群算法快速全局收敛能力,通过在函数逼近实验表明取得了较好的结果。     

用户上网安全面临的威胁和防范

在整个网络体系中,局域网处于最底层、最接近用户的环节,用户面也最广。局域网通信的多样性,使得用户上网安全面临多方面的威胁。该文分析了局域网协议缺陷和局域网面临的威胁,并在此基础上,从技术层面和管理层面给出了局域网安全通信的防范措施和解决策略。     

基于BP神经网络的MRI分割

本文提出了基于ＢＰ神经网络的脑部多回波磁共振图像分割方法。输入图像包括Ｔ１,Ｔ２,ＰＤ三种加权特征图像,分割是基于各像素点灰度值进行的。首先通过一组已标号的训练样本训练神经网络分类器,不正确的分割结果通过交互方式修正训练点,然后再次训练,直至满意的分割结果。     

一种求解三维集装箱装箱问题的混合遗传算法

在遗传算法的基础上结合传统启发式装箱算法,设计了一个混合遗传算法,该算法既继承了遗传算法的全局搜索好的优点,也克服了遗传算法局部搜索能力差的缺点,能够较好地解决集装箱这类多目标多约束的空间三维分布的问题。     

基于二元蚁群算法的多目标订单分配问题求解

为了在最小化综合成本的同时尽量均衡企业的生产负荷以及为水平型制造协作联盟(HMCA)订单分配的管理工作提供依据,设计多种群混合行为二元蚁群算法,用于求解HMCA订单分配的多目标模型。该方法在二元蚁群算法的基础上引入区域划分、环境评价与奖励策略,以弥补二元蚁群算法难以同时寻找多个解的缺陷,通过引入中心扰动行为,进一步提高求解质量。实验结果表明,该算法可以保证分布性,且求解质量较高。     

混合二元蚁群算法求解集装箱装载问题

集装箱装载问题是一个具有复杂约束条件的组合优化问题,属于NP-hard问题。针对集装箱装载问题的特点,设计了空间三叉树,对可利用空间采用三叉树划分策略,利用二元蚁群算法结合启发式算法进行求解,即先利用二元蚁群算法确定预备装入货物集,再用启发式算法决定货物的装入优先级顺序,并给出了有效的装箱算法。实例结果表明该算法的有效性和实用性。     

局域网信息安全面临的威胁分析和防范措施探讨

在整个网络体系中,局域网处于最底层、最接近用户的环节,用户面也最广。局域网通信的多样性,使得用户上网安全面临多方面的威胁。本文分析了局域网协议缺陷和局域网面临的威胁,并在此基础上,从技术层面和管理层面给出了局域网安全通信的防范措施和解决策略。