基于小波包最优树的图像数字水印

本水印系统利用小波包在图像处理上的优势和适于图像加密的特点,采用”熵”最优树的标准来确定小波包最优基,结合人眼视觉特性和图像压缩特点,选择在图像受影响较小的中频子块范围嵌入水印,即达到了抗压缩的目的,提高了水印的安全性和稳健性,又使嵌入的水印在视觉上具有很好的隐蔽性能。     

基于随机图的面向对象软件可测试性计算模型的研究

结合随机图理论以及扩展PIE模型,提出了一种新的面向对象软件可测试性计算模型．分析了对象粒度的PIE扩展模型,并将传播感染免疫理论应用于表征软件系统的随机图,最终给出了面向对象软件可测试性的计算方法．     

身份证底卡扫描图像自动纠偏方法

针对高拍仪拍摄的身份证底卡图像,首先抽取版面字符轮廓,然后计算轮廓的最小外接多边形的重心点来表示字符的位置;并通过随机Hough变换检测重心点形成的候选直线;最后根据最小二乘法拟合的直线与水平方向的夹角来旋转图像,从而实现底卡图像的自动纠偏功能。实验证明方法对图像的形状和噪声不敏感,并在身份证底卡扫描与识别系统中取得了良好的效果。     

生态营林桉树人工林林木生长动态分析

为阐明轮伐期内不同类型桉树(Eucalyptus spp.)人工混交林的生长动态特征及变化规律,选择于2012年在中国林业科学研究院热带林业实验中心青山实验场采用生态营林制度营造的桉树×降香黄檀混交林(Eucalyptus×Dalbergia odorifera,MED)、桉树×望天树混交林(Eucalyptus×Parashorea chinensis,MEP)、桉树×红锥混交林(Eucalyptus×Castanopsis hystrix,MEC)和桉树纯林(PEU)为研究对象,设置固定监测样地,基于桉树第一轮伐期内的3次林分调查(2014、2016、2018年),分析不同混交林桉树和珍贵树种的胸径、树高、单株材积和林分蓄积量动态变化特征。结果表明,监测期内,4种林分类型林木胸径、树高、单株材积和林分蓄积量均随林龄显著增加;混交林中降香黄檀、红锥及望天树均可显著促进桉树胸径、树高、单株材积及林分蓄积量的生长,促进作用大小表现为MED>MEC>MEP;不同混交类型中珍贵树种的胸径、树高、单株材积及林分蓄积量均表现为MEC>MEP>MED,林分总蓄积量表现为ME...     

单亲遗传算法在天然气管网布局优化中的应用

采用改进的遗传算法——单亲遗传算法,对树状燃气管网布局进行优化.以图论和遗传算法理论为基础,以管网总长度最小作为优化目标建立数学模型,并应用基于生成树理论和二进制编码的遗传算法对模型进行求解.得到一组树状管网布局优化方案,计算出每一方案中的计算管径,选取经济管径,最终确定树状管网的优化布局方案     

考虑建成环境交互影响的共享单车需求预测

共享单车的发展有利于交通的节能减排绿色发展。建成环境是影响共享单车出行需求的重要因素,然而很少有学者探究考虑其交互作用。为了准确分析建成环境中各影响因素的交互作用以达到精确预测共享单车出行需求的目的,本文使用了深圳市共享单车出行数据、兴趣点数据（point of interest,POI）、路网数据和公交线路数据等多源数据,采用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型预测共享单车出行需求,并与BP(Back Propagation)神经网络模型预测结果进行比较;最后借助SHAP(SHapley Additive explanation)方法解释GBDT模型中各种影响因子对共享单车出行需求产生的影响,并分析各影响因素及其交互作用。实验结果表明：GBDT模型预测结果平均绝对误差为0.683,均方根误差为0.728,较BP神经网络模型预测准确性更高;通过SHAP方法发现自行车道密度、公交站点数等交通属性因素对于共享单车出行需求作用明显,土地利用中土地利用混合度不是简单线性作用且不同POI间存在复杂交互关系。可见通过借助GBDT模型和SHAP方法可以用来共享单车出行需求预测以及影响因素分析,从而为共享单车发展提出改善建议。     

一种基于聚合链的改进FP-Growth算法

提出了一种基于聚合链挖掘频繁模式的改进FP-growth算法.该算法引入聚合链的单链表结构,改进了FP树结构.改进后的FP树是单向的,每个结点只保留指向父结点的指针,节省了树空间;相同项的不同节点的路径信息压缩进聚合链中,避免了生成节点链和条件模式库.用Agrawa方法生成实验数据进行分析,实验结果验证了该算法在时间上的优势.     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.     

基于Rough Sets-C4.5的故障征兆提取与判别

针对原始信息系统往往存在大量重复样本和冗余属性,从而影响实际故障诊断的精度和速度这一问题,介绍了一种基于粗糙集和决策树C4.5算法相融合的故障诊断模型,用于设备的精确和快速故障诊断.利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集进行离散化及约简处理;同时,利用决策树C4.5算法对约简后的决策表进行快速学习并形成树状故障分类器.以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程.     

批量密钥更新中密钥组织方法的研究与实现

在对批量密钥更新和成员行为进行分析的基础上,对现有的优化密钥树结构进行了优化,并给出了一种实现方法.该方法基于Huffman树的构造方法,将组成员的变化概率与成员所在的密钥树级别进行关联,形成多级密钥树,最低级别密钥树高度为1.成员变化概率越大,所在的密钥树级别越低.当成员变化概率发生动态改变时,成员的位置也可随之更改.这种方法较好地解决了多播组中异构成员变化带来的组密钥更新问题.仿真实验结果表明,提出的优化树结构更具有一般意义,可适应具有较大动态变化情形的安全多播密钥更新.