基于 DWT 的一种数字水印算法?

介绍了一种基于离散小波变换的数字水印算法并作了改进.原算法对水印进行Arnold置乱,由于Arnold置乱具有周期性,易被别人识破,安全性不高,新算法采用了安全性更好的混沌置乱.原算法是在高低频部分分别以2种强度嵌入水印,新算法沿用这种办法,但为了提高水印的隐蔽性和鲁棒性,新算法在第二级和第三级高频上随机选择了一些分散的嵌入点,各嵌入一半的水印.在Matlab环境中进行了对照实验,探究得出了高低频的最佳嵌入强度.攻击实验证明,在抗加噪、滤波攻击方面,新算法均有大幅度的提升;特别是在抗剪切、JPEG格式压缩攻击方面,原算法效果很差,而新算法能抵抗各种大幅度的剪切和压缩攻击.最后,二者都不能抵抗旋转攻击和抖动攻击.     

半监督局部线性嵌入算法在人脸识别中的应用

提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于半监督局部线性嵌入(Semi-Supervised Locally Linear Embedding,SSLLE)的人脸图像识别方法。针对局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法非监督学习的缺陷,引入半监督思想,在构造邻域的时候利用部分样本的标签信息来重新调整距离矩阵;使用调整后的距离矩阵进行线性重建从而实现数据降维。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,能有效的提高人脸识别的性能。     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

虚拟网络映射的电信级优化问题研究

网络虚拟化技术是解决当前网络僵化问题的有效手段之一,虚拟网络映射是其中关键技术.文中采用一致的优化模型综合分析网络资源分配的现有技术方法,包括成本优化、收益优化、剩余资源优化、网络能耗优化.进一步针对电信级运营,分析了业务等级违约最小化、跨网络分域部署策略和博弈机制设计方案,论述了动态拓扑适应、接纳和可靠性控制的方法,以及采用比例计算节能的优化问题建模.     

径向对称的拟线性热方程的新精确解

利用函数不变集方法,讨论了径向对称的N维拟线性热方程的旋转不变集和精确解,给出了径向对称的拟线性热方程在旋转群上不变时满足的约束条件,进一步求解约束条件得到了上述方程的一些精确解,文中的结果推广了Galaktionov关于非线性演化方程的结论.     

带奇异系数的随机（偏）微分方程?

熟知,在Gauss噪声的扰动下,微分方程的性质可以得到本质的改善.比如:系数仅为Hlder连续的常微分方程不具备适定性,但是在Brown运动的驱动下,只要系数具有某种局部可积性(此时系数仅为几乎处处定义的)就可保证方程的适定性;随机微分方程可以将粗糙的函数磨光为光滑的函数.本文简要介绍关于奇异系数随机微分方程解的存在唯一性研究的基本思想,提供关于随机偏微分方程、泛函随机微分方程以及带跳随机微分方程等模型研究的前沿文献,并着重展示在可积性条件下关于随机微分方程所取得的最新研究进展.     

多尺度移不变稀疏编码及其在机械故障诊断中的应用

提出了一种融合多尺度信息的高效移不变稀疏编码算法,并用于机械故障诊断. 将移不变稀疏编码作为分类器应用于故障诊断,直接对振动信号进行训练和识别,不需要提取特征和预处理. 为进一步提升效果,将不同尺度的移不变稀疏编码分类器融合在一起. 经实验验证,即使在训练样本和测试样本负载不同的情况下,文中方案仍然能够以较高的准确率识别出轴承的故障位置和程度. 与其他方法相比,文中方法的准确率、鲁棒性更高,具有一定的工程应用价值.      

实单Malcev代数上的不变双线性型

研究实单Malcev 代数上的不变双线性型, 仿照李代数的情形给出实Ma lcev代数上的容许复结构、实Malcev代数的复化以及Malcev代数上的不变双线性型等概念, 并通过对实单Malcev 代数上容许复结构的讨论,将实单Malcev 代数上的不变双线性型分为两种情形.     

基于期望特性的变结构鲁棒控制器

提出了一种基于期望特性的变结构新型鲁棒控制器的设计方法。该方法融合了状态反馈和变结构控制的特点,所设计的系统具有响应过程的完全鲁棒性,直流伺服系统的仿真实例验证了该方法的有效性。     

DTS(v)嵌入到DB(4,1;w)的研究

设(V,B)为一个DB(k,λ;v),(W,(?))为一个DB(k',λ';v')。如果V(?)W并且(?)/v=B,即B={B:B∈(?),B(?)V},我们称(V,(?))嵌入到了(W,(?))中。主要给出了当k=3,k'=4,λ=λ'=1时,DTS(v)的嵌入谱的估计。同时,确定了小阶数的DTS(v)的嵌入谱。