花椰菜自交不亲和性的分子标记研究

运用随机扩增多态性DNA(RAPD)和inter-简单重复序列(ISSR)等分子标记技术。分别对5组花椰菜自交不亲和系和对应的自交亲和系的基因组进行指纹差异分析．采用10个10mer随机引物和5个ISSR引物进行PCR扩增。结果表明．扩增片段分子量在0．3～5kb之间，指纹图谱的稳定性和重复性较好．经过3次以上重复发现，ISSR4引物扩增图谱中。自交亲和系比不亲和系多扩增出3800bp片段；ISSR6引物扩增图谱中。除第3组外，不亲和系比亲和系多扩增出1100bp片段．结果表明．花椰菜自交不亲和系与自交系基因组DNA之间存在差异．扩增出的差异片段与花椰菜自交不亲和性相关。并可作为自交不亲和系和自交亲和系育种筛选的分子标记．初步探讨了花椰菜自交不亲和性的遗传机制及RAPD和ISSR技术在自交不亲和系选育过程中的应用前景．     

指纹图谱技术在中药鉴别中的应用

简述了中药鉴别发展历史，中药指纹图谱技术鉴别的理论依据以及中药薄层色谱指纹图谱、高效液相色谱指纹图谱、气相色谱指纹图谱、高效毛细管电泳指纹图谱、核磁共振指纹图谱、质谱指纹图谱、X射线衍射指纹图谱和DNA指纹图谱的鉴别．     

一种防欺诈的视觉密码共享方案

本文提出了一种基于(k,n)-th的具有信息隐藏和身份验证功能的视觉密码共享方案。秘密图像首先被加工成n个共享份,然后隐藏在n个用户选定的密文图像中。图像水印技术被用来嵌入到密文图像中,并通过使用奇偶校验位检查验证每个密文图像的保真度。在秘密图像恢复过程中,每个密文图像首先验证其保真度,即检查奇偶校验的一致性,这有助于防止意外或故意提供虚假或被篡改的密文图像参与进来,提高了秘密恢复过程的安全性。本文最后的实验结果证明了此方案的可行性。     

一种改进的点模式指纹匹配方法

自动指纹识别因其在身份认证方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的关注，而指纹匹配算法的研究又是其中一个非常重要的研究内容．针对基准点定位困难的问题，提出了一种根据特征点集合中3个近邻点所组成的子集之间的相互关系来确定基准点以及变换参数的算法．实验结果证明，该算法可以快速、准确的定位基准点，精确求取变换参数，指纹匹配的速度和准确率可以满足实际应用的需要．     

企业网络安全管理技术的探讨与研究

对于企业网络（即内联网络）上采用的数据加密、安全套层、身份验证、网络反病毒、代理服务、防火墙等安全管理技术进行了理论分析与探讨,其宗旨在于为企业网络安全性管理建设提供理论参考;同时提出企业网络安全性管理建设的原则。     

葛根HPLC指纹图谱及模式识别研究

采用高效液相色谱法,建立9种不同产地的葛根样品的指纹图谱,并利用化学计量学中的主成分分析和聚类分析方法对所得到的葛根HPLC指纹图谱进行模式识别的研究,实现了9种不同产地葛根样品的分类.本研究获得的指纹图谱较全面的反映不同产地的葛根的特征差异,可为葛根的质量控制及综合评价奠定基础.     

中药电化学指纹图谱的原理、特点和用途

针对中药真伪鉴别和质量评价这一富有挑战性的问题, 研究了中药电化学指纹图谱技术. 在恒温、恒压条件下, 以丙二酸作为主要耗散物, 针对不同成分的中药对振荡反应机理产生不同的影响, 从而引起振荡体系电极电位-时间曲线形状的不同变化为特征的B-Z化学振荡体系, 就电化学指纹图谱的原理、特点和用途等进行了详细的研究和讨论, 成功地提出了一种经济、简便、易行和有效的鉴别与评价中药的科学方法.     

基于XGBoost预测及弹性网误差补偿的室内定位算法

为解决室内定位系统中因环境动态变化而导致定位精度下降的问题,提出一种基于XGBoost并融合弹性网的误差补偿算法。采用XGBoost定位模型对目标位置进行初步预测,当室内环境改变后,再采用弹性网算法构建误差补偿模型,修正XGBoost定位模型的定位误差,并与基于K近邻、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树等定位算法做对比。实验结果表明：在更新15%指纹数据库样本的情况下,该算法在80%分位处的定位精度控制在0.73 m以内,明显优于其他定位算法,且较基于XGBoost的定位算法精度提高了25.5%。     

基于切缝法求方向图的指纹奇异点定位

基于指纹识别技术中指纹奇异点定位在实现指纹分类和实现指纹识别的重要性，提出一种基于切缝法求方向图的奇异点定位算法，求出的方向图具有细节保留能力强、去噪能力强等特点．结合改进的Poincareindex法和切缝法求出的方向图在FVC2000指纹数据库上进行指纹奇异点定位，在时间复杂度和准确性上取得了较好的效果，可满足实际使用的需要．     

一种指纹特征识别的可信验证数字签名系统

针对云计算定制和交付两个出入口的安全问题,提出一种以可信云安全计算为支撑,基于传统密码学数字签名技术,设计了以生物指纹特征为可信计算的验证数字签名技术模型。首先利用二值化和细化算法生成1个像素宽度纹线的指纹图像数学模型框架,提取框架中的指纹特征点,进行数字指纹特征点的拓扑结构等价变换,并进行非对称加密,实现了基于指纹特征识别的可信验证数字签名信任根。结果表明该方法具备生物特征"零知识"验证特点,具有抗攻击性强、加解密运算速度快的优势,从而提高可信云-端的用户安全防御能力。