具有积分Ricci曲率界的流形上的Sobolev不等式

讨论了在具有积分Ricci曲率界的完备流形上的Sobolev嵌入定理,并最终得到了一个Sobolev嵌入不等式,这是对在Ricci曲率有下界情形之下的Sobolev嵌入定理的一个推广.     

一种新的支持向量机树学习模型

针对特征空间维数较高时,混淆交叉支持向量机树中间节点的学习结果可能包含冗余特征信息的情况,考虑各维特征之间的相互关系以及各数据点之间的相互关系对数据的分类影响,提出一种基于有监督局部线性嵌入的支持向量机树学习模型.考虑每个中间节点上需要不同的特征信息进行局部决策,分别对每个中间节点(包括根节点)上的样例进行有监督局部线性嵌入学习.实验以手写阿拉伯数字识别问题为例验证和分析了模型的结构和分类识别性能,与其他学习模型的对比结果表明,该模型能在有监督局部线性嵌入学习的基础上,以更精简的结构获得与其他学习模型可比的识别精确率.     

基于跳板攻击的军用网络入侵追踪的实现技术

本文介绍了跳板攻击的基本原理和几种跨越跳板的追踪技术,探讨了对军用网络进行入侵追踪的实现技术SWT,提出使用SWT系统通过休眠水印技术和主动追踪协议的集成,可以有效地追踪通过telnet和rlogin以跳板机实施攻击的黑客,能够很好地抵御本地与网络的入侵.     

融合知识图谱的多通道中医辨证模型

中医辨证是中医临床立法、处方、用药的基础和前提。中医电子病历缺乏高质量语料,模型训练容易欠拟合,且四诊信息的症状表达形式存在较大差异,限制了网络模型对复杂症状的识别能力。针对上述问题,通过对四诊信息多通道的分开处理,以及人工构建的小规模知识图谱对模型训练进行知识的增强,提出了融合知识图谱的多通道中医辨证模型。实验结果表明,基于中医电子病历数据集,提出的模型在P@1指标、P@3指标、P@5指标上相比基线模型分别提高3.51%、3.38%、3.32%,相比其他网络结构模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对中医辨证具有显著效果。     

一种基于人眼视觉特性的小波域图像水印方法

提出了一种基于小波变换的图像水印嵌入方法,通过对原始水印置乱的预处理,运用人眼视觉掩蔽模型（HVS）,增强了数字水印的安全性和隐蔽性,把水印嵌入到感觉重要的小波变换系数中,提高了水印的稳健性,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、旋转、滤波、加噪等图像处理操作有很强的鲁棒性。     

相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

基于云水印的视频内容认证技术

 数字视频内容的认证技术越来越成为研究的热点。基于云水印及镜头分割技术,提出了一种新颖的视频内容认证方案。论文就不变特征提取、云水印生成、嵌入和提取、视频的认证与篡改检测等技术进行了研究并进行了实现。通过实验分析和验证,该方案可对实时的视频进行认证而不影响视频本身的视觉效果。     

基于视觉感知的立体图像零水印算法研究

人眼感知立体图像,主要是对图像内容和深度信息的感知,而视点之间的差异是形成立体图像深度感知的一个重要原因。本文基于人眼视觉感知特性,提出了视点零水印和视差零水印算法,视点零水印将视点图像的亮度Y分量分块做DCT变换,并根据DCT域中低频系数的大小关系来构造视点零水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性;视差零水印通过求取左右视图的视差值,搜索得到左右视图的匹配区域,根据匹配区域内左右图像块的DC系数大小关系来构造视差零水印。统计两类零水印恢复率,达到对立体图像质量和立体感知质量客观评价的目的。实验结果表明,该水印算法具有良好的鲁棒性和不可见性,通过水印恢复率客观评价图像质量和立体感知质量,与人眼主观评价具有一致性。     

基于FastICA和2D-DWT的图像水印算法

提出了基于FastICA和2D-DWT的图像水印算法,水印嵌入采用2D-DWT,提取过程采用FastICA盲源分离算法。抗攻击实验表明该算法具有强的鲁棒性。     

一种抗拷贝攻击的水印方案

基于数字签名机制提出一种数字水印方案，即将数字签名作为水印嵌入图像．数字签名采用基于独立分量分析的方法获得．仿真实验表明，该方案不仅对常规的图像处理具有鲁棒性，而且可以抵抗拷贝攻击．