一种H．264／AVC去方块效应滤波算法

针对去方块效应滤波的边界强度判断争滤渡过程计算量大的情况，本文提出了一种新的去方块效应滤波算法，分别对边界强度判断和穗渡过程的算法进行优化。综合两部分的优化算法，通过实验结果得知，降低的算法复杂度乎均值达到了9．82％、峰值信噪比（PSNR）乎均值也增加了0．119dB。该算法既降低了算法的复杂度又改善了压缩后视频的质量。     

基于TMS320C55X芯片的IIR滤波器设计

IIR数字滤波器作为数字信号的前置处理单元,在信号处理方面有着广泛的应用,本文主要介绍IIR数字滤波器的特性、设计方法以及其在TMS320C55x上的设计过程,通过举例和具体仿真展现了IIR数字滤波器在DSP上的实现,并取得较好的效果。     

基于Windows API调用序列的恶意代码检测方法

为解决现有恶意代码检测方法存在的特征提取能力不足、检测模型泛化性弱的问题，提出了一种基于Windows API调用序列的恶意代码检测方法.使用N-gram算法和TF-IDF算法提取序列的统计特征，采用Word2Vec模型提取语义特征，将统计特征和语义特征进行特征融合，作为API调用序列的特征.设计了基于Stacking的三层检测模型，通过多个弱学习器构成一个强学习器提高检测模型性能.实验结果表明，提出的特征提取方法可以获得更关键的特征，设计的检测模型的准确率、精确率、召回率均优于单一模型且具有良好的泛化性，证明了检测方法的有效性.     

随机图的点魔幻全染色算法

对于图G(V,E),若存在正整数k(1≤k≤|G|+|E|)和映射f:V(G)∪Ε(G)→{1,2,…,k},使得对任意两点u,v∈V(G),有S(u)=S(v),其中■,则称f为G的点魔幻全染色，且称χ_VMTC(G)=max{k|k-VMTC of G}为点魔幻全色数.在已有的点魔幻标号和点可区别染色研究基础之上，结合实际问题提出了点魔幻全染色(VMTC),设计了一种新型的点魔幻全染色算法，该算法使用迭代寻优的方式对随机图进行了研究，通过实验结果分析，总结得到了若干定理并给出证明.     

一个有较大倒数和的B2(i≠j)序列

如果所有的两项和ai aj都不同,就称正整数序列a1＜a2＜…是一个B2-序列.Mian-Chwla序列是用贪婪算法得到的B2-序列,它的倒数和S*曾被猜测为所有B2-序列倒数和的最大值.根据是否允许i=j,相应有两个问题.在允许i=j时,张振祥证明了S*＜2.1596及M＞2.1597,从而推翻了这个猜测.本文研究不允许i=j(或简称i≠j)的情形.我们给出一个有较大倒数和的B2(i≠j)序列:它的前9项由贪婪算法得到,第10项是54,从第11项起继续用贪婪算法.我们新序列的前200项倒数和大于Main-Chowla(i≠j)序列的倒数和.     

基于亮度自适应色度空间模型肤色算法及应用

针对已有肤色算法对亮度信息考虑不足的缺点,在色度空间模型基础上提出了一种在彩色图像中检测肤色像素的新方法———基于亮度的自适应色度空间模型肤色算法。该方法综合了肤色像素在YUV、Y IQ色彩空间上的分布特征,根据图像亮度信息以及I值和UV的夹角值区分肌肤颜色,针对不同肤色选用不同阈值进行检测。实验证明,该方法对偏黄、黑色肌肤(亚洲、非洲人)和偏白色肌肤(欧美人)均有很好的检测效果,肤色像素检测的正确率达93.479 5%,误检率和检测时间相对变化不大,检测效果有明显提高。将此算法用于网络敏感图像过滤中,并设计了图像分类算法,结合网址过滤和关键词封锁技术构建敏感网页过滤器,克服了现有过滤软件算法的滞后性和对图片信息的局限性,基本实现了不影响网络运行条件下的网页的在线检测和分析功能。     

基于CICQ结构的变长分组交换调度算法研究

在Crossbar交换单元的交叉节点加少量缓存的C ICQ(Comb ined Input-Crosspoint-Queued)交换结构是一种调度简单并能够支持变长分组的交换结构。但是,简单的权重轮询调度算法会造成输入队列服务不公平性。为此,提出了一种改进的权重调度算法———最小配额优先算法(MQF:M in imum Quotient F irst)。通过选择恰当的分组队列调度配额,充分发挥了C ICQ结构先天性支持变长分组交换的优势。通过仿真证明,该算法在均匀和非均匀业务到达下,可以获得近100%的吞吐率和较低的平均分组时延。     

含步长加速变异算子的微粒群算法

提出了含步长加速变异算子的微粒群算法和它的一种变体———全局最优位置的步长加速变异微粒群算法,通过测试函数的对比分析,说明了这两种含变异算子的微粒群算法具有较好的收敛速度和稳定性.     

关于多目标演化算法的策略分析

基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算法性能的两大方面:求解过程中解集合的多样性、均匀性分布的保持与维护以及解的收敛性,分析了MOEAs设计中需要注意的策略问题以及今后研究的重点.