基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化

本文设计了一种神经网络矢量量化编码方法－基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化,利用Kohonen网络的自组织聚类功能,设计矢量量化器码书,实现矢量量化。该神经网络速度快,效率高,适用于语音和图象数据压缩,并对SOFM算法应用于图象矢量量化进行系统的研究。     

一种基于非线性耦合反馈的混沌流密码体制

基于分段线性映射（PLM）的多次迭代反馈混沌流密码体制需要多次迭代而且实时性较差和相图中存在局部线性结构的缺点,提出了非线性耦合反馈的改进方案,理论分析和仿真实验表明,该方案在保留原有体制所具有的优良密码学特性的同时,大大降低了运算的时间开销并改善了相图的微观结构。     

基于CASA简化模型的语音增强算法

基于听觉现象分析（CASA）模型的基本原理,针对仅有非语音信号干扰情况下的单通道语音增强处理问题,利用人耳的频率掩蔽效应,提出了一种单通道简化CASA计算模型语音增强新算法,新算法通过提取混合语音输入中的有效语音时频成分并利用人耳的听觉掩蔽效应重构合成增强语音输出信号,通过在汽车噪声和白噪声干扰下的仿真实验结果表明,简化的CASA模型语音增强算法的输出信噪比约提高了10dB,且可以有效抑制干扰噪声的听觉影响,增强输出语音信号的可懂度。     

使用进化策略的图像矢量量化

在分析自组织特征映射（SOFM）算法的基础上,把进化策略引入到矢量量化设计中,在将SOFM算法作为基本聚类算法的前提下,基于等误差原则,利用最大最小原则改变各区域聚类点,使各子区域的误差趋于相等。使用进化策略在子区域误差大的聚类点附近产生新的聚类点,从而调整各个区域的子误差,进一步改善总期望误差。实验证明该方法可克服基本聚类算法落入局部最化的局限。在对Lena图像进行量化的过程中,改善了码书矢量,提高了码书矢量,提高了量化后图像的质量。     

Banach空间二阶周期边值问题解的存在性

研究了一般Banach空间中二阶周期边值问题解的存在性。利用非紧性测度的性质与凝聚映射的Sadovskii不动点定理,获得了若干解的存在性与唯一性结果。     

水下地形扫描图高程信息自动提取方法研究

采用特征分析方法,提出了一种水下地形图测点高程信息的提取方法,即根据测点对象的具体特征来定制程信息处理流程和参数,对1：2000水下地形图的处理和字符图形之间粘连问题提出了具体算法。     

无穷维电磁系统中时空行为空间相关性分析的一种新方法

提出了利用标准差和空间相关函数相组合来定量分析无穷维系统中时空行为空间相关性的方法。针对一类含无损传输线的二极管无穷维电磁系统,用行波理论推导出了左端点处电压反射波的Poincaré映射关系,建立了传输线沿线电压的离散模型。通过数值计算定性分析了系统中时空行为随参数变化的动态过程。利用方法定量分析了系统中时空行为的空间相关性,与定性分析结果一致。     

多波束声纳数字测深与改正模型

建立了多波束系统数字测深与波束角效应改正模型。根据多波束系统工作原理,建立多波束系统数字水深测量模型,对其中波束角效应产生的测深影响进行改正,进而模拟测量了海底地图,并以实际海底水深数据进行检验。结果表明,该模型比较符合理论分析及实际情况,测深改正效果明显。     

基于Logistic混沌映射的三角形加密体制

针对多变量三角形体制中Jonquières映射的明密文之间存在线性关系导致无法抵抗线性攻击的缺陷,研究Jonquières体制的中心映射中非线性扰动方法。通过将一维混沌Logistic映射及其同步反馈映射进行离散化后对Jonquières体制的中心映射进行扰动,利用混沌序列的非线性特性,破坏明密文之间的线性关系,使线性攻击实施的先决条件不成立,以增强Jonquières体制的安全性。安全性分析表明,进行混沌扰动后的Jonquières体制的明密文之间不存在线性关系,能抵抗线性化攻击。     

杉木杂种群体分子框架遗传连锁图初报

利用随机扩增ＤＮＡ多态性分子遗传标记－ＲＡＰＤ,以杉木Ｊ０和Ｆ１１两个亲本杂交形成的Ｆ１群体为作图群体,从１０４０个随机引物中筛选出７８个引物,对７８个Ｆ１群体及双亲样本进行了ＲＡＰＤ扩增,共获得１２９个ＲＡＰＤ标记,首次构建了杉木分子遗传连锁框架图,其中Ｊ０亲本包含８个连锁群,标记覆盖的基因组总长度约为５９５．２ｃＭ,Ｆ１１亲本包含４个连锁群,标记覆盖的基因组总长度约为３１５．３ｃＭ。１２９个ＲＡＰＤ标记中偏分离标记占１４．７％。本图谱为构建饱和的杉木分子遗传图谱提供了框架结构,为进一步开展杉木分子遗传方面的研究奠定了基础。