基于状态空间法的加密器设计研究

本文基于控制理论中的状态空间方法,提出了一种设计加密器和解密器的方法.加密器没计为—个非线性能观系统,这种加密器在同等的安全强度情况下,较之传统的移位寄存器式加密器没计容易,计算复杂度低,加解密速度快,结构灵活,易于实现.本文还讨论了提高这种加密器性能的基本途径,并举了几个说明性例子说明这种加密器及其设计方法的可行性.     

涤纶低弹网络丝拉伸断裂性能表征

研究在不同的夹持距离、不同拉伸速率条件下涤纶低弹网络丝机械性能 ,从实验结果得知 ,在相同拉伸速率下 ,断裂强力随夹持距离的增加呈对数关系减少。在相同夹持距离下 ,随着拉伸速率的提高 ,平均断裂强力提高 ,断裂伸长增大 ,断裂比功也增大。     

聚类分析中类数估计方法的实验比较

在基因表达数据的探索性聚类分析中,聚类个数的确定是决定聚类质量的关键因素。许多聚类有效性评价指标和方法可用于PAM聚类算法。该文讨论适合于PAM算法的7种常用评价指标和方法,采用4种不同聚类结构特征的基因表达数据对它们的性能进行实验比较。结果表明,系统演化方法和稳定性方法估计聚类个数的性能最好,正确率分别为100%与90%。     

基于核最优变换与聚类中心的雷达目标识别

抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键.基于统计学习理论的核化原理,提出一种新的鉴别特征提取方法---核最优变换与聚类中心算法.该算法通过非线性变换,将数据映射到核空间,在核空间执行最优变换与聚类中心算法,能够提取一维距离像的稳健非线性鉴别特征.同时,基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基,给出一种快速计算方法,提高了特征提取速度.基于微波暗室实测数据的实验表明了该方法的有效性.

     

稳健二进神经网络的几何训练

在二进神经网络的规划划分训练方法基础上,针对稳键二进神经网络稳健神经元的特点,讨论了稳健分类超平面的几何构造方法,并提出了相应的训练算法,包括隐层神经元的几何训练和输出神经无的进化训练。实验表明,该算法对复杂Boole函数的稳健二进神经网络的实现是有效且可行的。     

通过脉冲耦合神经网络来增强图像

图像增强是指对图像进行加工,以获得更“好”的视觉效果的一种图像处理技术。这种“好”的评价是由图像的观察者给出的。该文提出了一个通过脉冲耦合神经网络来增强图像,使图像的边缘变得更清晰的方法,并用边缘检测算子对其结果进行了验证。实验表明这种方法具有良好的效果。     

一种新的彩色图像增强方法

根据人眼视觉感知色彩的特性，提出了在HIS色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像增强算法。该算法能够在平滑图像、突出图像边缘的同时，通过对亮度强度分量的非线性对数拉伸和对饱和度分量的非线性指数调整，改善了图像的视觉效果和图像色彩的真实效果。     

一种求解TSP问题的新型人工神经网络方法

该文基于输出一阈值耦合神经网络的自动波现象，提出了一种用自动波方法求解TSP问题的方法。该方法具有鲁棒性和可靠性好、大规模并行计算等特点，可用于求解对称、非对称赋权图的TSP问题。与目前其它求解TSP问题的方法相比，自动波方法执行更为简单，不需要太多人为的选择参数等问题，且不存在局部极小点的问题，求得的解全部是最优解。其所需的计算量(迭代次数)主要取决于最短回路的长度，而与图的复杂程度、所存在的通路总数关系不大。最后文中给出了TSP求解的例子。     

随机值脉冲噪声滤波算法

文章详细分析了随机值脉冲噪声污染图像的局部灰度统计特征,定义了一种噪声可信度的估计函数—灰度等级共现几率,并在此基础上提出了共现几率极小的中值滤波算法。算法模拟生物视觉在注视过程中的变分辨率特性,以不同分辨率对噪声进行多层次的定位及滤波。实验结果表明,该文算法可以有效地滤除噪声,并较好地保留图像的边缘细节信息,其滤波效果比其它算法更接近理想的中值滤波,尤其是对于噪声高度污染的情况。     

国家体育场安全疏散设计

结合国家体育场设计实践,在国内首次对国际先进的体育场馆设计准则"8min疏散原则"进行了系统阐述.并对国家体育场设计中应用的计算机模拟安全疏散设计方法进行了归纳,对国内体育场馆规范的发展和体育场馆设计具有重要的参考作用.