基于量子Grover算法的VBLAST系统信号检测

VBLAST系统中最大似然检测具有最优的检测性能,但是计算复杂度是一个NP难题．将量子Grover算法及Grover-Long算法用于VBLAST系统最大似然检测中,对算法的复杂度和性能进行了仿真分析,仿真结果表明Grover检测算法不仅能够对计算复杂度起到平方加速的效果,而且算法的检测性能逼近最大似然检测性能．     

一种新型的CPU故障检测方法及其应用

本文根据国产新型单路数字新闻传真系统的特点,采用一种新颖而有效的 CPU 故障诊断算法.此方法的故障覆盖率较高,在程序运行后,得到令人满意的效果.     

可拓方法在电力目标市场确定中的应用

电力目标市场的确定是制定电力营销策略的基础。首先运用可拓学中的物元理论建立了按分类电价分类的用电市场细分及其细分市场的物元模型，在模型中考虑了影响目标市场选择的相关因素如市场份额、市场增长率、电费回收率、电力消费弹性等，使这些因素不相容性能很好地在一个物元模型得到解决。然后介绍了可拓评价方法的基本原理和一般步骤。最后应用优度评价方法于某电力公司电力目标市场的确定，在应用中采用了层次分析法确定影响目标市场选择的相关因素的权重。采用该方法得到的电力目标市场符合某电力公司的发展目标，从而为某电力公司制订切实有效的营销策略提供了可靠的依据。     

基于小波和形态学的图像边缘检测

在用小波分解加强图像边缘的基础上,利用修正的形态学边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;通过形态结构元素尺度的调整,得到多尺度下图像边缘的特征,并综合各尺度下的边缘特征,得到较为理想的图像边缘,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

新疆富蕴县阿克塔斯金矿找矿靶区主要特征及找矿远景

阿克塔斯找矿靶区位于重要的额尔齐斯Cu-Ni-Mo-Au-Fe成矿带中。区域内主要分布有斜长花岗岩、二长岩,石炭统南明水组为区域上主要的赋矿地层。靶区内的铜金矿化主要分布在斜长花岗斑岩与千枚岩的接触带中。工作成果显示该找矿靶区存在明显的物探激电和磁法异常,物探异常区与化探异常位置套合较好,地表槽探与钻孔中见有明显金铜矿化。综合分析物探化探异常及矿化特征,认为该靶区斜长花岗岩脉是本区金铜矿化的成矿母岩,属于岩浆热液型金矿床,找矿远景较好。     

基于曲线段对称点的辅助射击训练系统的靶心定位

提出了一种基于曲线段对称点的射击系统靶心定位算法,该算法通过计算靶图的对称点,能够准确地计算靶心,具有对边界噪声不敏感的优点,速度上满足实时处理的要求,即使在信息量严重丢失情况下,也可以得到良好的效果.仿真实验证明了所提算法的有效性.     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

高可靠In-VM隐藏进程对抗检测方法

通过隐藏进程执行恶意代码是信息攻击的一种重要手段,目前虚拟化平台中In-VM隐藏进程检测方法还存在被绕过和相关数据被篡改的可能性,针对这一问题,提出了一种高可靠In-VM隐藏进程对抗检测方法.该方法利用In-VM模型,通过改进虚拟化内存保护机制保护隐藏进程检测代码及其相关内核数据,确保其不被恶意篡改;通过准确劫持系统调用函数,并结合交叉视图方法检测隐藏进程,确保隐藏进程的检测算法无法被绕过.实验选取并构建多种典型的Rootkit隐藏进程,结果表明,该方法可以检测各种Rootkit隐藏进程,其隐藏进程检测代码及其相关数据无法被恶意篡改,检测算法和内存保护机制无法被绕过,而且改进的虚拟化内存保护机制对系统的性能影响更小,方法的可靠性高,实用价值大.      

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.