弱左-C-Ehresmann半群的若干刻划

本文给出弱左-C-Ehresmann半群的若干刻划。     

改进的置乱扩散同步实现的图像加密算法

为改善图像加密算法对初始密钥的依赖性,提高算法的抗穷举攻击、抗统计分析攻击和抗差分攻击等性能,提出了一种改进的置乱扩散同步实现的图像加密算法,用于加密矩形灰度图像.先按照某种扫描模式重排图像像素,然后选用成对的Logistic映射产生的混沌序列作用于明文图像;最后,采用基于Chebyshev-Logistic混沌序列控制的一种明密文双向结合的扩散方式,对置乱后的图像进行扩散.为评价该算法的性能,做了密钥空间分析,统计直方图分析,相邻像素相关性分析,信息熵测试,以及扩散性测试等大量的仿真实验.仿真实验表明,该算法扩展了密钥空间,对密钥初始值有超强的依赖性,提高了密文图像的抗穷举攻击、统计分析攻击和差分攻击的能力.     

正则H-半群中的L*左次半群

讨论了正则H-半群中的L*左次半群和L*直左次半群的一些性质,给出了L*左次半群成为L*直左次半群的一般条件.     

推广的线性变换半群的正则性

给出推广的线性变换半群的定义并讨论了这一类半群的正则性。     

改进离散余弦变换图像数字水印技术的研究

针对离散余弦变换存在健壮性不理想的缺陷,提出一种改进的基于离散余弦变换的数字水印新方法。该方法在利用离散余弦变换中高频带系数平均值接近零的特性基础上,将数字水印加上乱序排列法的前置处理。实验结果证明:改进的离散余弦变换不仅能较好地取回数字水印,而且取出数字水印后的图像接近完美,健壮性较好。     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

点稳定子群循环的pq2级传递置换群

点稳定子循环的传递置换群在地图理论中占有重要的地位.事实上,正则的可定向地图就是由此类群刻画的.因此对此类群做些研究是十分有意义的.本文证明了点稳定子循环的pq2（p和q都是素数）级传递置换群要么可解,要么同构于A5或S5.其证明完全独立于有限单群分类定理.     

多目标激光反导决策的动态置换算法

多目标激光反导决策优化是激光反导系统的关键技术,其本质上是一个动态最短路问题,但是目前对于寻求该问题的全局最优解存在很多困难,特别是当目标个数大于6时,很难获得全局最优解。针对多目标激光反导决策优化问题引入了一种动态置换算法,包括邻近置换和对称置换,其中邻近置换是在原有解的基础上进行微调,容易进入局部最优解,而对称置换则可以进行大范围的搜索,有利于跳出局部最优解,从而增加了获得全局最优解的概率。以8个目标为例进行了仿真,结果表明所提出的算法比遗传算法收敛速度快。     

关于半群上格林关系的一个来龙去脉的综述

尽管“半群代数系统”的研究始于上世纪初,但是直到1951年,一套格林关系的建立才使得半群（特别是正则半群）的代数理论研究取得了长足的发展。 这充分展示了格林关系在正则半群研究上的有效性。近40年来,为了从正则半群出发扩大半群的研究领域,一系列广义格林关系被建立。鉴于此, 本文将对格林关系的一个来龙和一种类型的推广脉络作一系统综述。这一综述着重于中国人的工作,当然也涉及海外的某些工作。     

基于二维优化的QC-LDPC码构造方法

研究了基于置换阵的QC-LDPC码圈长分布、ACE分布与对应的基矩阵结构之间的关系.在此基础上,提出在PEG构造框架下,联合优化校验矩阵圈长分布和ACE分布的QC-LDPC码构造方案.该构造方法不是单纯的以消除短圈或增加圈的ACE为目的,而是通过对圈长和ACE设定一个合理的约束关系,将ACE小的短圈尽量排除.由于基矩阵维数较少,新构造方法能够以较低的复杂度优化得到自适应多个扩张系数的基矩阵,从而得到一族不同码长的QC-LDPC码.仿真结果表明,在相同码率和节点度分布的条件下,新构造方法得到的一系列不同长度的码字,在BP算法下的性能都要优于IEEE802.16e中对应的QC-LDPC码字.