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基于像素对匹配的高载荷隐写算法

系统工程理论与实践 2013年第11期33卷 2972-2979页

作者：殷赵霞汤进刘燕君罗斌安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

信息隐写算法的终极目标是嵌入尽可能多的秘密信息而不向宿主载体中引入任何可检测到的失真或者畸变.然而,隐藏质量和隐藏载荷二者往往是此消彼长互相矛盾的,因此人们一般根据不同的应用需求而有所权衡和侧重.本文提出了一种基于像素对... 详细信息

信息隐写算法的终极目标是嵌入尽可能多的秘密信息而不向宿主载体中引入任何可检测到的失真或者畸变.然而,隐藏质量和隐藏载荷二者往往是此消彼长互相矛盾的,因此人们一般根据不同的应用需求而有所权衡和侧重.本文提出了一种基于像素对匹配的灰度图像数据隐写算法,用一组简单的函数引导宿主像素的修改和秘密数据的提取,即可实现每对宿主像素每次隐藏两个9进制秘密数据.实验结果表明,该隐写算法隐藏载荷能达到3.1699比特每像素(bpp),此结果远远超过之前已发表的相关工作成果;而在隐藏质量上,该隐写算法能够保持较好的视觉系统的不可感知性和统计上的不可检测性.

关键词：数据隐写像素对匹配隐写载荷隐写分析

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基于置乱矩阵的短参差分混沌键控系统

系统工程与电子技术 2019年第10期41卷 2365-2370页

作者：徐磊林文珂林文豪张公泉方红雨李晓辉安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

短参差分混沌键控(short reference differential chaos shift keying,SR-DCSK)有效提升了系统的传输速率,但也导致安全性能大幅度降低。针对该问题,提出了基于置乱矩阵的SR-DCSK(SR-DCSK based on scrambling matrix,SMSR-DCSK)系统。基于前向移位矩阵设计了一种结构简单并且具有正交性的置乱矩阵。该置乱矩阵能够打乱混沌序列的顺序,从而降低混沌参考信号与信息信号之间的相关性。采用高斯近似法推导了在加性高斯白噪声信道中的系统误比特率(bit error rate,BER)公式,并依此进行了最优化性能参数的求解。仿真结果表明,推导的BER公式能够准确衡量系统BER性能。相对于SR-DCSK系统,SMSR-DCSK系统在安全性和BER性能方面均有明显提升,并且具有实现复杂度低的优点。

关键词：差分混沌键控基于置乱矩阵的短参差分混沌键控系统置乱矩阵误比特率

软件性能工程方法在交互式软件开发中的应用(英文)

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软件学报 2002年第10期13卷 1921-1932页

作者：杨耘程家兴安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

在诸多交互式软件系统中,包括软件开发工具及基于万维网的工具,性能问题是至关重要的.然而在软件开发过程中,性能问题并未得到足够的重视.主要目的是展示一种有效方法,使得经过细致设计后交互式软件有满意的性能.展示如何应用软件性能... 详细信息

在诸多交互式软件系统中,包括软件开发工具及基于万维网的工具,性能问题是至关重要的.然而在软件开发过程中,性能问题并未得到足够的重视.主要目的是展示一种有效方法,使得经过细致设计后交互式软件有满意的性能.展示如何应用软件性能工程方法于交互式软件工具开发中,特别注重在设计阶段的性能估算及其在决定实现方案时之效果.除了源于软件性能工程的严格的量化估算方法,提出性能亦可半量化或非量化方法进行有效而经济的估算.基于结果的描述,最终建议为源于软件性能工程方法学中苛求采用系统环境参数进行细化定量性能估算未必是惟一手段.演示了在软件工具开发早期阶段中一种用以评估性能的基于分析和实验的有效综合途经.希望能反映出了良好的实验计算机科学之本质.

关键词：软件性能工程方法交互式软件开发软件设计方法性能估算性能评价

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覆盖算法的概率模型

软件学报 2007年第11期18卷 2691-2699页

作者：张铃吴涛周瑛张燕平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"... 详细信息

要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.

关键词：机器学习神经网络覆盖算法有限混合概率模型

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基于亚高斯随机投影的图像重建方法

计算机研究与发展 2008年第8期45卷 1402-1407页

作者：方红章权兵韦穗安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS(compressed sensing)理论,给出了两种新类型的CS测量矩阵:稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵.利用亚高斯分布尾部的有界性,证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.同时,进一步说明由于这两种矩阵构... 详细信息

将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS(compressed sensing)理论,给出了两种新类型的CS测量矩阵:稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵.利用亚高斯分布尾部的有界性,证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.同时,进一步说明由于这两种矩阵构成元素的稀疏性可以简化图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度.实验结果表明新的测量矩阵均有较好的测量效果,在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建.最后给出了这两种矩阵与一般采用的高斯测量矩阵的重建结果比较和分析.

关键词：亚高斯随机投影可压缩稀疏性测量矩阵

基于FM广播照射源的无源雷达直达波干扰抑制

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系统仿真学报 2007年第4期19卷 868-871,874页

作者：朱家兵陶亮洪一安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

利用FM广播照射源的双基地雷达具有良好的“四抗”性能。对该体制雷达的特点:存在直达波干扰问题进行了分析;提出了空-时-频域的综合解决方案:即在空域内使用天线自适应干扰置零,在时域内通过通道均衡和自适应干扰对消以及在频域内进行... 详细信息

利用FM广播照射源的双基地雷达具有良好的“四抗”性能。对该体制雷达的特点:存在直达波干扰问题进行了分析;提出了空-时-频域的综合解决方案:即在空域内使用天线自适应干扰置零,在时域内通过通道均衡和自适应干扰对消以及在频域内进行长时间相干积累等技术;最后给出了基于FM广播照射源的一个实验系统,利用该实验系统采集的数据进行仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词：双基地雷达直达波抑制相位动态补偿长时间相干积累

一种混合交叉策略的多目标演化算法及其性能分析

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系统仿真学报 2005年第10期17卷 2383-2387页

作者：汪祖柱程家兴安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

演化算法(EA)是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法,而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。作者叙述了多目标优化问题的有关概念,结合已有算法中的方法,设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法(MOEADC),并且分... 详细信息

演化算法(EA)是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法,而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。作者叙述了多目标优化问题的有关概念,结合已有算法中的方法,设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法(MOEADC),并且分析相关性能。该算法不仅具有较高的计算效率,而且具有较好的收敛性能,并且运用了有关方法维护了解集的分布性能。算例结果表明该算法的良好性能。

关键词：演化算法多目标演化算法性能分析演化策略

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前向FP神经网络实现控制系统的拒识模式

控制理论与应用 2005年第3期22卷 440-444页

作者：张持健张铃安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

在现代控制系统中,处理误识与拒识的关系至关重要,因为在现代化控制系统中前者造成的危害将比后者大得多.通过将新型FP(ForwardPropagation)神经网络应用于实现控制系统的拒识模式,该FP神经网络通过对由控制系统控制指令码和状态信息码... 详细信息

在现代控制系统中,处理误识与拒识的关系至关重要,因为在现代化控制系统中前者造成的危害将比后者大得多.通过将新型FP(ForwardPropagation)神经网络应用于实现控制系统的拒识模式,该FP神经网络通过对由控制系统控制指令码和状态信息码构成样本集的学习,不仅可以实现系统中每个控制指令码和状态信息码的吸引半径按需设定,且每个信息码具有最大吸引半径,控制系统自动具有最优的纠错和容错能力,对于系统中控制向量吸引半径之外的信号给以100%的拒识.从而提高系统信号识别的正确率,保证控制系统安全可靠的正常运行.

关键词：前向神经网络控制理论拒识模式

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基于改进标记传播算法的基因表达谱数据分析

中南大学学报（自然科学版） 2014年第7期45卷 2237-2243页

作者：王年葛芳王俊生唐俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

针对原始标记传播算法迭代次数过多和阈值选取的不确定性等问题,提出一种改进的标记传播算法,并将其应用于基因表达谱数据分析。首先将高维基因表达谱数据表示为权值矩阵,同时定义一个表示样本类别属性的标记序列,并将其中少量样本标记... 详细信息

针对原始标记传播算法迭代次数过多和阈值选取的不确定性等问题,提出一种改进的标记传播算法,并将其应用于基因表达谱数据分析。首先将高维基因表达谱数据表示为权值矩阵,同时定义一个表示样本类别属性的标记序列,并将其中少量样本标记为已知;然后利用根据Gauss-Seidel迭代算法推导出的迭代公式更新标记序列,并证明标记序列的解的收敛性;最后采用正负标记的方式,根据标记序列各分量的符号差异实现数据类别的划分。通过白血病和结肠癌数据集实验,证明了本文方法的有效性。

关键词：半监督学习权值矩阵标记传播基因表达谱数据