一种基于小波变换和人类视觉系统的自适应水印算法

提出了一种以灰度图像为水印并用随机序列置乱水印的基于WT域的新的自适应水印算法.首先,将小波变换后的图像的小波系数组成小波子图块,然后根据人类视觉系统(HVS)特性,多参数对小波子图块进行分类.根据分类结果,结合小波变换特征,将不同强度的水印嵌入到不同的小波子图块中.实验结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性.     

利用BP神经网络识别数字图像

本文首先介绍了数字图像以及数字图像在试验中的存储方式，然后分析了实验中使用的三层BP神经网络模型及神经网络学习算法，讨论了图像中心区域象素点与边缘区域象素点不同的处理过程，最后描述该BP神经网络的识别结果及应进一步研究的几个问题。实验表明，用BP神经网络识别数字图像是一种高效、高正确率的方法。     

算法归纳设计策略与循环不变式

分析了算法归纳设计策略与循环不变式之间的关系,提出把算法设计与循环不变式的构建相结合的思想,并通过实例说明其有效性和重要性.     

入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。     

一种修正的SPAWG算法

最小费用半光路问题是指在给定的全光WDM网络条件下，在源节点和目的节点之间找一条费用最小的半光路由．与一般的最小路问题不同的是网络在节点上还有与链路相关的费用函数，对Chlamtac等人的SPAWG算法，给出了一种修正的SPAWG算法。     

外信息在Turbo迭代译码中的使用研究

以易于工程实现的Log-MAP算法为基础，深入研究了两种不同的外信息使用方式：Berrou方案及Robertson方案，指出两种外信息使用方式具有统一性，不同的是迭代译码过程中对外信息使用权重的处理；在相同约束条件下对基于两种外信息使用方式的Turbo码性能进行蒙特卡罗仿真，结果表明Robertson方案从整体上要略优于Berrou方案。     

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

含时微扰论中波函数和能级修正的算法

利用级数展开的方法讨论受到含时微扰时体系的能量和波函数的算法，并考察光学Stark的移动。     

一类矩形切割的优化模型

研究了工业中常遇到的先将原料板切割成加工拼板后，再将拼板切割成单元板的一类矩形板材切割问题，此类问题归结为二维排布的双层优化，针对单元板在拼板上和拼板在原料板上的4种不同排布情形，建立了统一的非线性整数规划模型，根据问题的特点，给出了该模型的一个化双层优化为单层优化的求解算法，实际应用中，该算法能在数秒钟内按工艺要求给出最优切割方案，与传统方法相比，料板利用率常可提高5％～10％．     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法.算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量.