基于SVR和DCT的数字图像水印算法

针对彩色图像,提出了一种利用支持向量回归机（support vector regression, SVR）将水印信息嵌入到图像亮度分量的离散余弦变换（discrete cosine transform, DCT）域中的算法。主要思想是应用彩色图像的YCbCr彩色空间,将亮度分量分块后做离散余弦变换,在DCT块中选择中频系数,利用SVR很好的学习和泛化能力,建立中频系数与其邻域系数之间的关系模型,然后根据中频系数和SVR模型预测输出值,调整中频系数嵌入水印。提取水印时重新训练SVR模型,但不需要原始载体图像,实现了水印的盲检测。实验结果表明,该算法具有良好的不可感知性,对色度变化、低通滤波、模糊、锐化、亮度、对比度增强、添加噪声以及几何变换等攻击均具有较强的鲁棒性,尤其对JPEG压缩具有很强的抵抗能力。     

平行机及自由作业的排序与转包

研究工件排序与转包相联的模型,即制造商从客户处接受一批工件,这些工件既可以由制造商加工,也可以一定费用转包给承包商加工.制造商需要确定被转包的工件集及工件的加工顺序,使得加工费用和转包费用之和为最小.研究制造商为平行机及自由作业,承包商为单机情况下的排序与转包模型,基于动态规划算法给出了近似算法,并分析了该算法的性能比.     

训练支持向量机的四重序列解析优化算法

为了提高训练支持向量机的序列最小优化算法的学习性能, 依据 在每次迭代中选取多个变量同时优化可能会减少迭代次数和缩短训练时间的这一想法, 提出了一个训练支持向量机的快速算法-四重序列解析优化方法, 并给出了一个重要定理, 使得相应的子问题有解析解, 从而能够更加精确和快速地逼近最优解. 在两个公共数据集上的仿真结果表明: 该方法比其它算法有较好的学习性能-在相同训练精度的条件下,不仅缩短了训练时间, 而且计算复杂度减小.     

基于Matlab支持向量回归机的能源需求预测模型

分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势, 确定了输入向量集合和输出向量集合, 建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型. 对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真, 并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测. 研究结果表明: 一是中国未来对能源的需求量逐渐增加, 从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤, 年均增长率为2.39%; 二是在解决我国能源系统小样本. 非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.     

基于支持向量机的部队作战效能评估

随着信息化战争复杂性与不确定性的增加,对部队作战效能的评估提出了更高要求。在分析支持向量机和增强最简半自治适应性作战神经网络仿真工具箱（enhanced irreducible semi autonomous adaptive combat neural simulation toolkit, EINSTein）特点的基础上,建立了基于支持向量机的部队作战效能评估模型,完成从评估指标到作战效能值的非线性映射。在一定作战想定背景下,结合EINSTein系统产生的仿真数据对模型进行了验证。仿真结果表明,与误差反向传播神经网络（back propagation neural networks, BPNN）相比,基于支持向量机的效能评估模型能够降低人为因素的影响,更准确地评估部队作战效能,是一种有效的评估方法。     

两种金属镉-有机骨架材料的合成、 结构表征及发光性能测试

将4,4′-三苯胺二甲酸(H₂L)和硝酸镉分别加入1,4-二(咪唑)苯(bimb)和1,4-二-(吡啶-4-甲氧基)苯(bpmb)中, 在水热条件下合成两种新型的金属镉有机 无机配位聚合物{［CdL(bimb)_0.5］·2H₂O}_n(1)和［Cd(HL)₂(bpmb)_0.5］_n(2). 利用X射线衍射（XRD）确定两种聚合物的结构, 用元素分析、 红外光谱(IR)、 热重(TG)和粉末X射线衍射(PXRD)等对其结构进行表征, 并在室温下测试两种配位聚合物的荧光属性. 实验结果表明: 配位聚合物1属三斜晶系, P1空间群, 其骨架为二维层状结构; 配位聚合物2属单斜晶系, C2/c空间群, 是由一维锯齿链通过氢键作用形成的3D超分子聚合物.     

IWT650 洗笼机在动物实验室的应用体会

摘要: 为了提高工作效率,减少劳动负荷,确保笼具清洗的质量,我科利用洗笼机高效、简单、可靠等优良特性,在动物笼具日常清洗中采用洗笼机,实践说明洗笼机的笼盒清洗效果可以满足实验要求。     

飞机噪声特性数据的方向谱集成及支持向量机预测

针对飞机声源理论模型和NPD数据的不足,给出了一种基于频谱轨迹同步测试数据回归飞机噪声辐射规律的方法。该方法将飞机的噪声声场看成是以飞机质点为中心,距离R为半径的飞机噪声频谱球面,获取飞机噪声源数据的过程就是回归球面上各点方向谱的过程。剖析了飞机噪声特性数据的方向谱集成原理,给出了测试数据的几何关系计算及频谱重建方法,建立了飞机噪声方向谱的支持向量机回归模型,实现了飞机噪声声源数据的连续预测,为全面了解飞机噪声辐射规律,开展飞机噪声环境影响评价及噪声污染防治提供了科学直观的数据基础。     

基于Gabor滤波器和模糊支持向量机的纹理分割

文章提出基于Gabor多通道滤波器和模糊支持向量机的纹理分割.采用Gabor滤波器提取特征向量,送入FSVM进行分类,并与SVM、RBF神经网络的分割结果做比较.结果表明:FSVM和SVM比RBF神经网络具有较好的泛化性能,训练时间也大大减少.此外,FSVM比SVM分类错误率低,有更强的抵抗噪声能力.     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.