物联网环境下Feistel结构分组密码的差分故障分析

轻量级分组密码作为物联网环境下RFID标签及智能卡等设备通信安全的重要保证,其安全性十分重要。为此,分析了Feistel结构轻量级分组密码故障传播规律,并提出了一种深度差分故障分析方法。该方法基于半字节故障攻击原理,对按照Feistel结构设计的轻量级分组密码可根据故障密文与正确密文的差分分析得到相应密钥信息。对具体的密码算法建立3种不同的攻击模型：单轮半字节故障注入模型、多轮半字节故障注入模型、多轮两个半字节故障注入模型,分别进行差分故障攻击得到该密码算法受差分故障攻击的威胁程度。给出了Feistel结构密码算法LBlock的实验结果。     

一种基于混合差分策略的改进差分进化算法

对启发式优化算法中的差分进化算法进行改进,在进化过程中并行交叉采用DE/rand/1/exp和DE/best/1/exp差分策略,应用聚集度因子进行种群重构,缩小了种群重构后的搜索范围,有效避免了种群重构的随机性.仿真结果表明,改进算法与使用单一差分策略的差分进化算法及PSO算法相比,寻优能力得到了显著提高.     

基于双帧差分的自适应背景提取算法的分析与实现

本文阐述了一种帧差方式的自适应背景提取算法.该算法先用当前帧（IK）和参考背景图像进行差分,获得第一次的背景更新;然后通过用当前帧和其帧间距为N的前两帧图像（IK-N和IK-2N）分别差分,对第一次更新后的背景再进行修正后取代原来的参考背景.实验结果表明用该算法提取和更新背景的速度快,具有较好的鲁棒性和准确性.     

多层相位调制表面电控方案优化及其对散射特性的影响

为提升相位调制表面的吸波性能,提出一种利用差分进化算法优化其有源层电控方案的方法,扩展了相位调制表面结构中有源层的层数.基于时间调制理论分析结构散射特性,借助差分进化算法对结构电控方案进行优化.优化后的电控方案最大限度地减少了相位调制表面散射回波基频分量的大小及其空间覆盖范围,且随着有源层层数的增加,效果持续改善,直到吸波性能出现地板效应而限制了有源层层数的扩展.综合考虑结构的复杂度与吸波性能对于相位调制表面的设计有一定的指导意义.     

改进的自适应区域分解FDTD在波导结构中的应用

摘要： 提出了一种改进的自适应区域分解时域有限差分(improved adaptive domain decomposition finite difference time domain, IADD-FDTD)算法. 这种算法通过对检测面上的电压值进行自适应边界检测,消除了检测面上电场值不稳定而带来的计算误差. 该算法还可得到更多的分区,提高了计算速度. 通过对多种不连续波导结构的应用分析,验证了这种算法的正确性和有效性.     

MD5加密模式的差分故障分析

通过研究MD5 加密模式中轮函数的差分特性,给出了一个求解差分方程的快速算法,可以实现从倒数第3 轮对MD5 加密模式进行差分故障分析. 研究结果表明,若从倒数第3 轮开始导入故障,平均只需56 个故障即可成功恢复512 bit 的种子密钥.     

差分进化算法的参数研究

简要介绍了差分进化算法,对影响算法性能的主要参数种群规模,缩放因子和交叉因子进行了系统的实验,分析了各个参数对算法性能的影响及其最优选取问题,并给出了一些有益的结论,对运用差分进化算法时的参数选取有参考价值.     

改进Bernoulli法在线性方程近似复根求解中的应用

利用差分方程的基本原理,对经典的Bernoulli方法加以改进,探讨了代数多项式方程共轭复根的求解方法,并通过实例对算法的效率进行了检验.     

低信噪比环境下语音检测的邻域极值差分信号功率谱分维算法

提出一种邻域极值差分信号功率谱的分形维值算法,并用于低信噪比环境下的语音活动检测. 在时域信号邻域范围内作极值差分检索获得邻域极值差分信号,进一步根据差分信号功率谱估计的最小误差求解分维值.在安静环境下,对正常语音和耳语音的语音信号活动检测(speech activity detection, SAD)性能与盒维相似,明显好于谱熵算法. 多种噪声环境下的SAD检测结果显示,所提算法的误检率远低于谱熵算法,在除白噪声以外各种条件下的误检率均低于盒维算法,且计算量约为盒维算法的5%. 实验表明,该算法在SAD检测和效率两方面具有良好的综合性能.     

一种基于差分进化的批量流水线调度算法

提出了一种解决批量流水线调度问题的差分进化算法.该算法采用基于浮点的编码方式,通过最大位置值规则将浮点数矢量转换为工件的调度序列.为了提高调度算法的优化性能,利用最优目标个体的重组产生变异个体,并通过变异个体与目标个体的交叉产生试验个体.仿真试验表明了所得算法的可行性和有效性.     

一类模型局部改变的正演模拟快速算法

针对一类模型发生局部改变后的正演模拟问题,提出了一种快速算法,并且结合有限差分法,给出了有限差分时间分段法.针对四维时间推移问题进行了数值模拟.数值计算的结果表明该有限差分时间分段法是一种快速有效的算法.     

一种边缘增强的光谱响应曲线分形维计算方法

提出了一种用于高光谱影像边缘增强的光谱响应曲线差分步长分形维特征值计算方法. 该方法首先对高光谱响应曲线进行差分处理,并利用步长分形维算法计算差分光谱曲线分形维值,最后根据差分分形维值计算高光谱特征影像. 实验结果表明,本文提出的差分步长分形维算法较原始步长法更能保持光谱影像细节并增强边缘,同时减弱噪声影响,可用于高光谱影像特征提取、分析和解译.     

基于分解的自适应差分进化识别光伏模型参数

为了快速、准确和可靠地识别不同环境条件下光伏模型参数,提出了一种基于分解的改进自适应差分进化（improved adaptive differential evolution with decomposition,IADE-D）算法。在IADE-D中,首先提出了一种未知参数分解技术来降低问题的维度,减少问题的复杂性。然后提出一种改进自适应差分进化算法用于求解分解后的未知参数。为了验证所提算法的有效性,将其用于一种基于单二极管的光伏面板模型参数识别。仿真结果表明,与现有先进算法相比,IADE-D算法在准确性和可靠性上更具有竞争力。因此,可以考虑将IADE-D作为一种有效的光伏模型参数识别方法。     

基于当前最优解的反向差分进化算法求解函数优化问题

当最优解偏离目标函数定义域的几何中心时,反向个体容易远离全局最优解,基于反向差分进化算法的性能会大幅降低. 该文引入基于当前最优解的反向学习策略,并与差分进化算法相结合,求解函数优化问题. 当前代的最优解作为候选解和相应反向个体之间的对称点,能保证反向种群的利用率始终维持在较高水平. 实验结果表明,该算法可行而高效,且算法性能的提升完全是反向个体的贡献. 此外,提出一种增强的基于反向差分进化算法,展示出此类优化方法的最优效果.     

一种带差分进化策略的多分布进化算法

结合分布估计算法的强全局收敛能力和差分进化算法的快速收敛性能,提出了一种带差分进化策略的多分布进化算法（multi-distribution evolutionary algorithm with differential evolution,MDEA_DE）。为了进一步提高算法的全局收敛性能,MDEA_DE采用了基于分布种群的多分布进化机制,并通过三种高斯分布模型生成具有较好多样性的高质量解种群。同时,利用搜索空间调整策略来提高高斯分布模型的精度,并执行解空间中的改进差分进化搜索以获得增强的局部开发能力。对基准测试函数的数值试验结果表明,MDEA_DE能够在全局探索和局部开发之间取得较好的平衡,能快速收敛到复杂优化问题的全局最优解。     

基于三维有限差分强度折减法的边坡稳定性分析

在边坡稳定性分析过程中,为了取得更加符合工程实际情况的计算结果,将强度折减理论应用于边坡稳定性三维有限差分数值分析中,并结合工程实例,将传统的极限平衡法(如:Bishop法、Janbu法、Spencer法、Morgenstern-price等)的计算结果与三维有限差分强度折减法的计算结果进行了对比分析。结果表明:三维有限差分强度折减法计算出的边坡安全系数与边坡的实际状态更加接近,其模拟得到的边坡的位移情况与现场实际监测的结果基本一致,这充分体现了三维有限差分强度折减法在边坡稳定性分析中具有一定的优势。     

二阶抛物方程的高精度差分格式

利用广义差分法构造二阶抛物方程的广义差分格式,讨论它的相容性,稳定性和收敛性。对经典差分格式,紧致差分格式,广义差分格式进行比较,并用数值例子验证理论结果。     

表面等离子体在波导-共振环微腔结构的传输特性

表面等离子体在波导与共振微腔结构器件传输中的特性,在光通信、光电信息、集成光学等领域有广泛的应用。本研究提出了一种等离子体波导与共振环微腔结构组成的设计方案,利用传输矩阵法和耦合模理论对该结构进行理论分析。通过模拟微环谐振腔的传输特性,得到不同波长下环腔结构的光场分布图及透射率谱线,发现了该结构存在滤波特性。进一步改变结构参数,发现改变耦合间距和波导宽度等参数对滤波特性均有影响,利用时域有限差分(FDTD)算法模拟场分布验证了本研究的理论设计。该设计结构紧凑、尺寸小巧,容易被集成到光学线路中,有潜力发展成为新一代纳米集成光路的基本元器件。     

周期Schrodinger方程的数值方法

本文研究周期Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程的一个差分格式，利用其矩阵表达形式，证明差分解的存在唯一性，给出一个数值算法。     

欧式看涨期权定价中差分格式的稳定性分析

根据欧式看涨期权的基本假设和资产复制策略推导了Black-Scholes方程,通过变量代换和离散化技术得到显式差分格式和隐式差分格式,并分别对其迭代稳定性进行了分析.