基于自识别水印模式的抗几何攻击水印算法研究

提出了一种不依赖于同步性的抗几何攻击的水印算法,通过对水印模式结构进行精心设计,使得其自身具有可识别性,通过对不同结构的水印模式进行识别,从而判断对应的水印信号.算法从根本上消除了同步性的依赖,也不需要对图像进行区域剖分和规范化,因此大大节省计算消耗.实验结果表明,该水印算法对旋转、缩放、裁剪、改变纵横比等几何操作具有鲁棒性,同时对高斯噪声、低通滤波等信号处理操作也具有鲁棒性.     

三维异联想Hopfield模型

三维物体的识别是有重要应用意义的课题,神经网络模型是解决该复杂问题的一个途径。作者将神经网络模型表达为矩阵形式,提出异联想矩阵形式的Ｈｏｆｉｅｌｄ模型,从而提出了能较好地解决这一问题的新方案。与传统Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型相比较,该模型对三维物体的识别有较好的识别率,对神经网络的发展和实际应用有重要参考价值。     

车辆牌照字符识别

介绍了一个牌照字符识别系统的字符串图像提取部分和字符识别部分 .前者采用基于纹理的分割阈值选取方法 ,即先对牌照图像进行纹理分析 ,然后对取得的直方图采用模式识别中的最大最小准则决定分割阈值 ,其效果优于传统的直方图方法 .后者采用多个简单识别器融合方法进行字符识别 .这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用串、并联混合的方案将它们组合在一起 .与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率而且缩短了识别耗时 .这一系统对牌照汉字、数字和字母的识别率均大于 96%,总的牌照识别率为 82 %.     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

能量色散X荧光光谱和人工神经网络在甘肃新石器时代陶片分类研究中的应用

EDXRF spectromerty was applied to provenance studies of Neolitic Age(from 6000 BCto 2000 BC)pottery sherds excavated from Gansu Province in north-west China。Major and trace components analysis of te pottery specimen was carried out,and the artificial neural networks has been used to classift the trace com-ponent of these pottery。The results shown that pottery exchange had been existed during 3000 BC in ancient Gansu Province,China。     

关于高师院校计算机专业教学改革的几点建议

本文以高等师范院校计算机专业教学改革为例,从教育观念的更新、教学模式的转变、教学手段的更新、教学对象的再认识、教学中的教材教法等多个方面分析以网络为主的现代教育模式改革的思想,目的在于探索出一条以多媒体和网络为主体的教学环境下的教育新思路。     

韶关地区的名贵蝶类资源

2001年4月至2002年8月，分别在韶关地区的韶关市郊、始兴县车八岭国家级自然保护区、乳源瑶族自治县等地进行蝴蝶资源的抽样调查，共收集蝴蝶1768只，隶属10科62种，其中属于名贵种类的有8科36种，占的比例是58％；其中凤蝶科和蛱蝶科名贵种类最丰富．调查结果表明韶关地区有丰富的名贵蝴蝶资源．     

豆科蔓黄耆属Phyllolobium及其属下组的分类

蔓黄耆属Phyllolobium,是基于黄耆属Astragalus簇毛黄耆亚属subgen.Pogonophace的一个提升属,虽然沿用了Fisher1818年的Phyllolobium属名称,但完全不是早先其仅一种的分类涵义和范畴.对这个类群的来龙去脉做了必要的说明.基于ITS分子系统发育分析,结合形态分类,对属下组的分类等级做了处理.     

全α类蛋白质超家族保守模体特征的分析

选取了全α类中序列一致性小于等于40%和25%的四个有代表性的超家族,并从中提取序列模体和结构模体,分析了其结构和功能特征的差异. 结果表明,细胞色素C超家族和EF手超家族中已知功能的模体类型相对单一,而类同源域超家族和翼螺旋DNA结合域超家族中序列模体类型较多,但是主要以HTH和wHTH两种结构模体为主. 进一步对模体的相对位置进行统计分析和比较,发现无论是已知功能的模体还是基于统计学方法识别的模体,它们相对于序列N端和C端的分布均呈现一定的规律性. 这些特征和规律将对蛋白质超家族的识别以及结构域的研究提供有力的帮助.