基于Rijndael算法的IC卡医保系统设计

介绍了Rijndael算法的设计原理、实现方法、目前存在的攻击方法，以及Rijndael算法在医保系统中的具体实现，分析了指纹IC卡的特点，提出了基于Rijndael算法的IC卡医保系统的设计原则和安全措施，还讨论了指纹识别技术在IC卡医保系统中的应用。     

基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测

针对目前工业制造领域面临的难题,提出利用非量测数字摄像机进行工业钣金件高精度三维重建与视觉检测.采用二维直接线性变换分解摄像机参数初值并结合光束法平差进行高精度标定;利用最小二乘模板匹配提取像面上的点、直线信息并进行混合光束法平差,从而进行钣金件的高精度三维重建及其尺寸制造误差的检测.所开发的视觉检测系统硬件成本低、自动化程度较高,实际数据的多次实验均取得了优于1/8 000的相对精度,说明所论述的方法为工业零件的自动化三维检测提供了一条可行途径.     

基于混合隐Markov模型的红细胞计数方法

为解决红细胞的计算机自动识别问题 ,引入了混合隐 Markov模型对彩色细胞纹理进行识别 ,采用螺旋型采样方法 ,应用一维隐 Markov模型解决二维图像处理问题。选择不同的样本 ,以期望最大算法训练多个混合隐 Markov模型 ,利用它对图像进行纹理识别 ,以距离变换和分水岭算法进行分割计数。该方法在分类正确率和算法适用性上取得了比较好的结果 ,提高了制片质量。该方法对中等质量的红细胞照片进行计数能够取得 94 %以上的识别正确率。提出了对混合 Markov模型初值选取问题的一种改进算法 ,以提高计算效率和算法鲁棒性     

分布式数据库约束性关联规则挖掘

针对分布式数据库和约束条件的特点,提出了2种在分布式环境下挖掘约束性关联规则的有效算法,即基于Apriori算法的DMAIC算法和基于频繁模式树的DAMICFP算法.此外,进行了实例验证和测试分析,指出了这2种算法各自的优缺点及适用条件.研究结果表明:DMAIC算法可靠性高,通信协议简单,适用于对通信性能要求不高的分布式数据库;DAMICFP算法执行效率高,通信性能好,适用于对通信性能要求较高的多项目分布式数据库;这2种算法均能有效地解决分布式挖掘约束性关联规则的问题.     

空间目标ISAR成像与识别对抗研究

阐述了空间目标的雷达对抗措施,通过仿真研究了对抗条件下的空间中段目标ISAR成像与识别,分析了对抗手段对ISAR成像质量与识别性能的影响,指出对ISAR的二维压缩机理进行破坏是实施有效干扰的关键所在。仿真结果表明,通过对抗手段能有效降低ISAR的成像质量,破坏ISAR的识别性能。实验结果对于增强中段突防目标的突防能力有较重要的参考价值。     

可拓神经网络在可拓专家系统中的研究与应用

将可拓学理论、人工神经网络和专家系统技术有效地组合与集成,建立了基于可拓分析与神经网络的空中目标识别专家系统,并将其应用于防空作战指挥信息系统空中目标识别。着重阐述了基于物元的知识表示方法以及空中目标识别专家系统的设计思路、总体结构和工作原理。     

飞机旋转叶片回波频谱特征分析

飞机目标发动机叶片的周期性旋转运动导致目标散射回波中出现周期性运动部件调制频谱分量,在某些姿态下该频谱分量幅度呈sinc(x)包络状,并不对称分布于机体多普勒频谱分量一侧。为揭示这一现象,在对旋转叶片组建立电磁散射模型和对风扇目标进行试验测量基础上,分析了叶片长度、倾斜角和扭角等结构参数对周期性运动部件调制频谱分量分布规律的影响。结果表明叶片扭角是导致该现象出现的主要原因。     

一种运动目标提取方法及其应用

介绍了一种利用高阶统计量(higherorderstatistics,HOS)提取视频序列中运动目标的新方法,并将其应用到人脸识别技术中。利用HOS对高斯噪声的不敏感性分离运动区域和背景,进一步提取出运动目标。当提取出的视频序列中的运动对象为人体时,利用主元素分析法(principlecomponentanalysis,PCA)进行人脸识别。实验证明,算法计算简单,速度快,用于人脸识别时能正确提取出运动的人体。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

小康社会与小康家庭的定量研究模型

中国小康社会的指标体系分国家层面、社会层面和家庭层面给出,小康家庭识别模型由一级、二级指标和测量要素来刻划,用属性识别的数学方法给出定量的计算.