基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

不同段数爆破地震波的反应谱分析

为了研究段数对反应谱特性的影响,基于某石方控制爆破工程爆破振动实测数据,对不同段数爆破振动信号进行了反应谱分析。首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解对加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线。然后,利用精确法求得了不同段数下爆破振动信号的速度反应谱和标准速度反应谱。分析结果表明:不同段数的爆破振动质点峰值速度与速度反应谱的峰值速度并不存在对应关系,因此分段数的选择应综合考虑结构对爆破振动的动态响应。     

欧美大型钢制低温储罐抗震设计方法对比分析

以欧美标准中的单包容与全包容低温储罐中的钢制储罐抗震设计方法为分析对象，从抗震设防水准与目标、抗震设计反应谱以及抗震设计准则如地震作用调整系数、阻尼比、载荷组合、抗震许用应力、抗倾覆与滑移、晃动波高等方面进行分析对比，为欧美低温储罐抗震设计方法的工程应用提供参考。为实现抗震设防目标以及与该国(区域)建筑抗震以及荷载标准体系协调，欧美低温储罐抗震各设计准则均存在一定的差异，工程设计时应合理应用以避免安全隐患。     

基于多相滤波器组的非线性回声抵消

在免提通话系统和移动通信设备中，扬声器常常工作在较高的音量下，容易发生过载现象，从而产生明显的非线性声学回声，这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声，因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量，这些分量使得全带系统不再满足线性关系，而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来，因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法，把全带误差变成了各个子带的误差，因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声，这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验，当出现非线性失真时，新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法，对于非线性失真明显的语音信号，ERLE提升约10 dB。      

尿素装置液位仪表失真分析及处理

介绍了尿素装置中3起液位仪表失真案例,分析了故障现象和设备工况,确定失真原因,采取了相应的处理措施,解决了仪表故障。     

高光谱激光雷达谱位合一的角度效应分析

高光谱激光雷达以其谱位合一的技术优势为实现超三维精准遥感观测提供了可行途径,因此成为当前激光雷达与高光谱遥感领域共同大力推进的前沿发展方向。目前已有多型原型系统研发出来并得到了原理性验证,然而针对其数据处理核心环节问题的基础技术仍较为欠缺。典型问题之一是不同波段回波信号受激光入射角度的影响,该角度效应限制了高光谱激光雷达实现高性能遥感。以芬兰空间信息研究所高光谱激光雷达原型系统扫描桦树树干为例探讨了该角度效应,发现了不同激光波段对不同入射角度的回波强度响应模式,推导出了角度效应的基本规律及其精细尺度的统计规律,为后续该方向的系统研发、数据处理及信息提取等提供了可借鉴的底层机理与技术基础。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。