光谱模糊匹配评价同色异谱程度

根据扬-赫姆霍尔兹对立学说，运用模糊性度量中平均Hamming距离的概念，提出了以光谱视觉响应差异为基础的同色异谱程度评价方法，分析结果表明该评价方法优于CIE的评价方法。     

基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数

在分析基于收益的DEA模型和成本Malmquist指数以后，定义了收益Malmquist指数以及进一步提出基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数，并进一步将其分解成技术效率变化、分配效率变化、技术进步以厦价格因素四个因子，从而完善了Malmquist指数模型体系。最后用线性规划给出了相应的求解方法。     

基于内容管理的LCMS构建技术研究

讨论了学习内容管理系统（LCMS）在现代远程教育系统中的应用.该技术在远程教育教学资源管理、课件编著等方面具有优势.本文在针对内容管理系统（CMS）、学习内容管理系统（LCMS）讨论的基础上,提出了一个构建LCMS的方案,给出了系统功能分析、主要数据模型,并提出了一种创新的四层构架概念,介绍了实现方法.提供了一种基于LCMS的远程教育网络环境建设的途径.     

MD4算法分析

采用比特追踪法对MD4进行攻击，利用差分特性，找到近似碰撞路线，使得给定一个消息m，可以以高概率找到另一消息m′产生碰撞，并保持较低的Hamming重量.     

大学生考试成绩的模糊综合评价

从学生考试成绩排名的问题出发,运用模糊聚类分析与模糊综合评价的方法,以Excel和Matlab软件为辅助工具对学生成绩进行处理,按各科成绩对每位学生进行综合排名.结果表明聚类的结果与模糊综合评价的排名基本一致.这一结果从一定程度上反映学生各自的实际情况,做到了符合社会发展需求的有效排名.     

远程教育与个别化学习

个别化学习随着现代远程教育的发展而日渐突出 .其原因有四个 :教育信息传播媒体的演进引发教育方法和模式的演变 ;现代教育理论和学习理论提出最好的学习是自主的个别化的探索学习 ;现代社会的发展要求人才具有个性和创造性 ;网络技术的运用利于学习者构建个性化学习环境 .个别化学习可以从宏观和微观两方面去定义 .从微观上看 ,个别化学习是指具有不同学习风格和学习策略的学习者在个性化的学习环境中所进行的自主学习 .远程教育中的个别化学习需要五个要素 :明确的学习目的 :学习的元学习、元认知能力 ;学习者的自我管理能力 ;构建完整的个性化学习环境 ;反馈评价机制     

循环码关于软判决译码的一条性质

研究了循环码的性质，给出了并证明了关于编码率ｋ／ｎ〈（ｔ＋１）／（ｄ－１）的循环码的一条定理，该定理有利于降低软判决译码复杂度。     

Spectral analysis of phylogenetic data

The spectral analysis of sequence and distance data is a new approach to phylogenetic analysis. For two-state character sequences, the character values at a given site split the set of taxa into two subsets, a bipartition of the taxa set. The vector which counts the relative numbers of each of these bipartitions over all sites is called a sequence spectrum. Applying a transformation called a Hadamard conjugation, the sequence spectrum is transformed to the conjugate spectrum. This conjugation corrects for unobserved changes in the data, independently from the choice of phylogenetic tree. For any given phylogenetic tree with edge weights (probabilities of state change), we define a corresponding tree spectrum. The selection of a weighted phylogenetic tree from the given sequence data is made by matching the conjugate spectrum with a tree spectrum. We develop an optimality selection procedure using a least squares best fit, to find the phylogenetic tree whose tree spectrum most closely matches the conjugate spectrum. An inferred sequence spectrum can be derived from the selected tree spectrum using the inverse Hadamard conjugation to allow a comparison with the original sequence spectrum. A possible adaptation for the analysis of four-state character sequences with unequal frequencies is considered. A corresponding spectral analysis for distance data is also introduced. These analyses are illustrated with biological examples for both distance and sequence data. Spectral analysis using the Fast Hadamard transform allows optimal trees to be found for at least 20 taxa and perhaps for up to 30 taxa. The development presented here is self contained, although some mathematical proofs available elsewhere have been omitted. The analysis of sequence data is based on methods reported earlier, but the terminology and the application to distance data are new.     

求解Hamming距离下单位型单发点树型网络最短路改进问题的算法

给出了求解两类特殊的Hamming距离下单位型单发点树型网络最短路改进问题的多项式时间算法,并研究了一般树型网络下该问题的性质.解决了Hamming距离下逆问题(改进问题)中的部分问题,有助于设计出更多的求解Hamming距离下单位型树型网络最短路改进问题的算法.     

一种Log-Gabor滤波结合特征融合的虹膜识别方法

提出了一种Log-Gabor滤波器结合特征融合的虹膜识别方法.该方法利用多尺度多方向二维Log-Gabor滤波器构成的多通道滤波器提取虹膜纹理特征,在特征层利用幅值信息对同尺度下多方向的Log-Gabor特征进行融合,以压缩冗余信息及去除非有效特征,然后对融合后的特征进行相位编码,并运用加权海明距离进行匹配,匹配时借助噪声屏蔽码去除眼睑遮挡干扰.提出了一种虹膜图像质量评价方法,可有效鉴别不适于识别的低质量虹膜图像.与传统的Gabor方法相比,新识别方法能得到更小的等错误率和相同错误接收率下更小的错误拒绝率,同时又将虹膜特征码的大小压缩为传统方法的1/2,可提高匹配速度及节约存储空间.在CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,与传统Gabor方法相比,该方法在错误接受率为0.01%和0.1%时的错误拒绝率分别降低了0.57%和0.36%,等错误率降低了0.25%,特征码长度为128 B,减少了50%.