基于Henon与WARCOV的图像加密技术的改进

混沌是一种复杂的非平衡、非线性的动力学过程.该文分别用传统的基于一维混沌序列的Logistic映射和改进的基于二维混沌序列的Henon映射以及arcov映射实现对一个256×256的灰度图像进行加解密,并比较分析了这三种算法的优缺点和安全性.仿真结果表明,密文对初始密钥的任何微小变化都具有极其敏感性.     

基于遗传算法的测试生成在FPGA上实现的研究

本文在阐述遗传算法基本理论的基础上，针对当前内建自测试技术中存在的一些问题，着重研究了一种由被测电路自己产生测试向量的测试生成方法，并采用遗传算法进行适应性搜索以寻求一种最优的反馈方式。但是，采用软件实现的方法在速度上往往受到本质是串行计算的计算机制约，因此采用硬件化设计具有重要的意义。     

基于OCR技术的书写文字识别系统设计

OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),是属于图型识别(Pattern Recogni-tion,PR)的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么,尤其是文字资料。书写文字识别是人工智能理论在这一领域应用的一个分支,它研究的对象是如何利用电子计算机自动辨认人书写在纸张上的文字。文章主要是对模式识别的基本原理以及如何利用图像识别技术对书写文字的识别的研究,并给出了模板匹配法识别图像的原理。     

粗糙集中基于信息量的决策表属性约简算法

高效的属性约简算法是粗糙集理论应用于知识发现的基础,要在令人可接受的时间内获得约简的通常做法是基于启发式的约简方法。本文提出了决策表中决策属性集相对条件属性集的条件信息量的概念,同时用知识的条件信息量定义了属性的重要性,在此基础上,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法,该算法的时间复杂度为(O|C|3|U|2),通过实例分析,表明该算法是有效的。     

Win2000 Server的安全防范技巧

针对目前常用的微软Win2000 Server服务器,在安全配置方面应该注意的问题,结合自己实践经验,从安装、版本的选择、组件的定制、安全配置等方面,详细地介绍了服务器的安全防范技巧,对安全、顺利运行服务器,有一定借鉴意义。     

基于SOFM网络的多层模糊关联规则挖掘算法

为了表示复杂庞大的概念层次树,文中提出了一种更加通用的编码方案,将概念分层应用于模糊关联规则的挖掘.此外,为解决隶属度函数难以主观确定的问题,引入一种SOFM网络来确定样本数据的隶属度函数.基于改进的概念层次树的编码方案和SOFM网络,将模糊集引入关联规则挖掘中,设计了一种新的多层模糊关联规则挖掘算法.实验结果表明,该算法可以有效地挖掘出易于理解的、有意义的多层次模糊关联规则,具有很好的效率和伸缩性.     

基于活跃集迭代法的支持向量机快速增量学习算法

介绍了一种新的支持向量机（SVM），其优化问题的对偶问题为具有简单界约束的凸二次规划问题：探讨了将活跃集迭代法运用于这种SVM的学习算法以及初始活跃集的选取问题；针对增量学习和大规模学习问题，提出了基于活跃集迭代法的SVM快速增量学习算法；实验验证了算法的有效性。     

一种非合作照射源的无源雷达目标检测方法

利用无源雷达来对目标检测是目前电子对抗研究的一个热点。文章给出了以调频广播信号为非合作照射源来进行目标探测的数学模型;提出了一种先对回波信号进行多普勒补偿后再进行相干积累的方法。通过对该雷达采集的实际回波数据进行仿真,表明该方法不仅具有很好的目标检测性能,而且实时性较强,为工程上实现提供了技术支持。     

多媒体信息隐藏技术

信息安全研究在攻击与防守的对抗中不断发展。一方要攻,要制造尖锐的矛;另一方要守,要制造坚固的盾。多媒体信息隐藏是信息安全与数字信号处理两个领域的交叉。本文回顾了多媒体信息隐藏研究的历史,根据应用领域和技术目标的不同,从数字水印、隐蔽通信和密文域信息隐藏三个方面讲述了多媒体信息隐藏技术如何在攻与防的对抗中互相促进与发展。     

超多目标进化优化研究现状及发展趋势研究

超多目标优化问题指同时优化多于3个目标的优化问题,它目前是智能计算领域的热门研究问题之一.在简要介绍超多目标优化问题的概念之后,着重对十多年来提出的超多目标进化算法进行分类介绍,包括基于帕累托支配关系的算法、基于改进支配关系的算法、基于目标分解的算法和基于性能指标的算法.然后,通过实验对比8个具有代表性的超多目标进化算法,并分析不同算法的性能差异.最后,对超多目标进化优化的未来发展提出一些看法.