基于蚁群算法和粗糙集的信息融合教学评价

单目标教学评价结果的不确定性较大,为此提出基于蚁群算法和粗糙集的信息融合教学评价方法.该方法首先利用粗糙集算法处理多项评价指标决策融合问题,在解决多项评价指标决策融合问题时采用蚁群算法对融合问题中的参数进行优化,然后对多源信息利用粗糙集方法进行融合实验结果证明:本方法更加有效,利用本方法的评教结果更加公正、合理.     

基于自适应邻域选取的局部投影降噪

提出一种以相点距离矩阵和信噪比为测度的自适应选取邻域参数的局部投影降噪方法.首先将一维时间序列重构到高维相空间,然后计算相空间中各个相点间的距离以构成相点距离矩阵,并据此设定参考相点的初始邻域半径和动态搜索步长,自适应地选择邻域大小,再利用局部几何投影方法消除噪声,迭代此过程,历史输出信噪比达到最大时获得优化邻域.     

细粒度基于传递功能的约束委托模型

为保证系统的安全性并体现委托的灵活性,引入了与角色相互独立、可转授委托人全部或部分权限的传递功能概念,提出了一种细粒度基于传递功能的约束委托模型.该模型支持以传递功能为委托单位、细粒度、约束限制的多步委托.采用构造和规约两方法对委托约束的一致性进行了论证.理论分析及委托实例验证了模型的安全性与灵活性.     

基于局部自相似结构特征的多模态影像匹配

针对多模态遥感影像间存在显著的非线性灰度和几何差异等问题导致的匹配难题,提出了一种基于局部自相似结构特征的多模态影像匹配方法。首先,利用非线性扩散对影像进行滤波,计算影像的相位一致性,并采用Harris算子在相位一致性图上提取特征点;然后,对相位一致性模型进行扩展,生成相位一致性方向图,并结合自相似理论,构建一种局部自相似结构特征描述符;最后,利用欧式距离作为相似性测度识别正确匹配点,实现多模态影像间的精确匹配。多组实测多模态影像的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法可以获得更多的匹配点和更高的匹配精度。     

一种基于分形的图像压缩编码方法

提出的基于分形的多模式自适应图像压缩算法大大缩短了编码时间，并且把简单分形压缩改进为自适应快速压缩，使恢复图像质量和压缩速度均有大幅度提高．     

Nimda病毒的机理分析及防治技术研究

简述了计算机病毒的危害、侵入途径，并对计算机病毒的工作原理进行了分析，通过对Nimda病毒的危害、感染方式、防治等机理分析，给出了加强计算机安全防范的一些具体措施。     

基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割

提出基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割算法,从变换域的角度提高传统聚类算法的抗噪声能力.首先用轮廓波变换对含噪声图像消嗓,然后再进行聚类图像分割.实验结果表明:新算法能够获得较好的图像分割效果和质量.     

基于空间邻域信息的FCM图像分割算法

提出一种基于空间邻域信息的FCM图像分割算法,该方法将目标函数中的距离定义为特征距离与空间距离之和,不仅反映特征距离,而且反映空间距离.将空间信息引入到传统FCM算法的目标函数中,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现图像的分割.实验结果表明,新算法能够获得较好的分割效果和质量,同时具有较强的抑制噪声的能力.     

一种面向用户的约束角色挖掘优化

现有自底向上的角色工程方法挖掘规模庞大,系统管理任务繁重,且挖掘结果未能反映系统功能的安全需求.为优化角色挖掘,从终端用户的角度出发,将角色挖掘问题转化为聚类问题,提出一种面向用户的约束角色挖掘优化.该方法利用用户聚类四元组及角色约束优化挖掘过程,以综合评价挖掘效果及系统的安全性,并在构造和真实数据集上进行测试与分析.实验结果表明,该方法能够减轻系统的管理负担,并能保证信息系统的安全性.     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.