动态链接方式下基于VB的绿色软件构造

分析了程序在动态链接和静态链接两种模式下的优缺点，以及在动态链接方式下构造绿色软件的困难所在。本文以VB为例，给出了动态链接方式下如何去构造绿色软件的一种方法，由于大多数的可视化开发工具均提供了与VB类似的功能，因此可以用本文类似的方法来解决其它可视化开发软件开发出来的程序的类似问题。     

动态贝叶斯网络在复杂系统中建模方法的研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对复杂系统进行建模的有效方法。基本思路是将扩展后的隐变量引入了DBN的演化过程中来建立马尔可夫模型,并给出了引入扩展后的隐变量的DBN结构学习算法框架。进而,利用贝叶斯概率统计方法对后续时间片的充分统计因子进行了估计,并通过当前已存在的充分统计因子和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行了学习。原理性分析和仿真实验结果也验证了该方法的有效性。     

面向异质可扩展标记语言文档的近似查询算法

提出了一种面向异质可扩展标记语言（XML）文档的近似查询算法（TPQR）．利用模式重写策略，通过对XML模式之间语义相似度及节点映射关系的求解，将原始查询树改写为多种XML模式下的重写查询树，从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题．将经变异操作序列得到的变异查询树精确地嵌入在XML数据树之中，即可将XML近似查询问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题．在汽车外形智能化设计的实验中比较了TPQR算法和静态有序选择算法，结果表明，在查准率、查全率上，前者比后者分别提高了5％～10％和10%～30%．     

结合非直接传输和随机码本的无载体试题伪装

针对传统搜索式无载体信息隐藏方法存在的信息隐藏容量小、需构建和维护大文本或图像数据库以及搜索代价高等问题,提出一种结合非直接传输和随机码本的无载体试题伪装方法.首先通过伪随机序列对码本置乱,然后利用置乱后码本索引对秘密信息伪随机编码以避免秘密信息直接信道传输;其次将编码后索引位置转换为32进制数序列并进一步通过24进制与9进制数序列进行表达;最后将序列中每个24进制和9进制数分别通过随机生成的选择题排列顺序编号以及填空题答案随机相对偏移量进行间接表达以产生随机试题.同现有方法相比,所提方法避免了秘密信息直接信道传输,采用含密试题生成的方式来避免对额外载体修改且所提方法无需构建和维护大数据库也无需搜索,隐藏容量高且只能通过正确密钥才能对秘密信息进行恢复.     

八邻域网格聚类的多样性XML文档近似查询算法

提出了一种基于八邻域网格聚类的多样性XML近似查询算法.首先给出了支持XML文档间语义距离计算的3种编辑操作代价模型,再利用XML文档间的语义距离建立XML文档的向量模型并设计基于八邻域网格的XML文档聚类算法,进而利用聚类过程中得到的物理和逻辑聚类中心对静态有序选择算法的查询评估策略进行优化,这样做只需定位聚类中心所在组群的局部范围,并在该范围内进行目标查询,而无需遍历整个XML数据库,从而快速返回满足用户需求的查询结果.经汽车外形智能化设计实验表明,所提算法的查询速度比静态有序选择算法平均提高了3~4倍.     

采用PDDL的Web服务组合方法研究

针对单个智能(AI)规划器在解决Web服务组合问题时通用性不高以及性能受问题搜索空间影响较大的情况,基于本体描述语言(OWL-S)和规划描述语言(PDDL)结构上有极大的相似性,提出了一种将Web服务转化为PDDL描述的算法.该算法通过对OWL-S和PDDL中相应元素的转换,将Web服务组合问题成功地转换为规划问题.完成该转换后,就可自由选择AI规划器对Web服务进行组合.以查询天气信息作为组合案例,对本文提出的组合方法进行了验证,结果表明,文中所提的组合方法可用于解决Web服务组合问题,提高了AI规划器在Web服务组合问题上的普适性.     

基于本体的多源异构XML数据近似查询方法

提出了一种基于本体的面向多源异构可扩展置标语言（XML）的近似查询方法．该方法将传统的基于查询模式树松弛的近似查询策略与基于本体的XML数据集成思想相融合，首先建立文档类型定义结构与全局模式的映射模型（PTO），再将PTO与近似查询领域的松弛操作、打分机制相结合，提出了一种新的XML近似查询算法——OAXQ．这样，用户在全局模式下的查询语言不再是Xpath查询表达式，而是对象查询语言的一个简单子集，松弛的产生不再依靠查询模式树的变换，而是通过一系列映射规则转化而成．汽车外型的智能设计实验表明，OAXQ算法的查询速度比单纯基于查询模式树松弛策略的静态有序选择算法平均提高了20倍，查询准确度提高了2％～24％．     

应用细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法

针对传统图像信息分存方法存在的抵御信道攻击能力有限、分发子信息利用率不高以及要求恢复秘密图像必须无损等问题,提出了一种基于细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法.利用拉格朗日分存算法对秘密图像进行分存,以形成分发子信息;对每个分发子信息进行细粒度分块,并依次通过雪崩图像置乱变换获得分块甄别信息;将分发子信息与甄别信息用LSB法隐藏到掩体图像中,并通过多个信道传送.对接收到的每个分发子信息进行细粒度分块甄别,利用所有分发子信息中未受损部分对秘密图像进行重构.实验结果表明,所提算法能够精确地甄别攻击,提高各分发子信息的利用率,高效地重构秘密图像,即使在所有分发子信息受到一定攻击的情况下,也能充分利用各分发子信息重构出秘密图像.     

一种基于与(或)逻辑实现的信息分存算法

针对传统信息分存算法运算量大和计算复杂等问题，通过引入合式基，提出了一种基于与（或）逻辑的信息分存新算法．它可通过对合式基进行动态分组来构造不同的信息分发和恢复方案，使算法具有动态自适应能力和可扩展能力，同时利用分发恢复过程与加密伪装过程的松耦合性，并结合经典的加密和信息隐藏算法，使算法具有高安全性．实验结果表明，在同一分组内的各个分存子信息的恢复能力相同，不同分组可负责恢复分发信息的不同部分，但恢复能力不同．若分组内仅有一个合式基，则该分组内对应的分存子信息必须参与信息恢复；若分组内对应的合式基分别参与该分组不同分存子信息的构建过程，在满足约束的情况下，允许分组内若干个分存子信息不参与信息恢复，其结果并不影响分发信息的重构．     

音频数据加密的二值音频可听密码方案

数字音频文件数据量大、相关性强、冗余度高,传统加密算法难以满足其实时安全性要求.针对此问题,根据人耳听觉特性提出了一种基于二值音频的可听密码方案.该方案借鉴图像半色调技术对秘密音频数据进行二值化处理,以降低音频信息的数据量;结合可视密码技术的(k,n)门限方案的基本阵对二值数字音频进行分存和加密,从而破坏了原始音频数据之间的相关性.在解密时只需同步播放任意k份秘密音频就可直接通过人耳听觉系统解密,少于k份的任意秘密音频同步播放不会暴露原始音频的任何信息.实验结果表明,加密后的音频具有良好的随机性和安全性.与原始秘密音频相比,恢复后的秘密语音虽有一些失真,但其语音内容易于辨识、可懂.