高效的基于证书数字签名设计方案*

基于证书加密结合了传统公钥密码加密和基于身份加密的优点,并克服了这两类加密体制中存在的问题。在计算性Diffie-Hellman问题困难的假设下,利用双线性对,构造了一个基于证书的数字签名方案,并在随机预言模型下证明了方案的安全性。方案设计简单,签名算法中不需要双线性对运算,仅在签名验证算法中存在一个双线性对运算,非常适合使用在计算能力和带宽受限的环境。     

嵌入式内存数据库查询算法改进

目前绝大多数嵌入式数据库系统中使用B树或B＋树索引机制,它的优点是效率高,能动态维持平衡。然而研究表明B树索引机制平均空间利用率仅达到50%左右。这对存储空间有限的嵌入式设备而言,存在浪费存储空间的问题。在比较和分析B树索引机制,AVL树索引机制,HASHAVL树索引机制的实现思想及其优缺点后,提出了基于B树的查询改进算法,该算法能够解决B树中存在的顺序查找效率低的问题,保留了随机查找空间利用率高的优点,为实时性要求不高和资源有限的嵌入式系统提供了更好的数据查找方法。     

Delphi基于ADO通用数据库连接的实现和应用

ADO(ActiveXDataObjects)是Borland公司重点开发的数据引擎,把连接数据库的ADO组件的字符串参数加密后保存在约定的文件中,灵活地连接不同的数据库,同时也保证了数据库的安全。按照面向对象技术的思想,可以把与数据库连接相关的组件、过程和函数放在一个单元文件中,供其他程序单元调用。     

核密度估计及其在聚类算法构造中的应用

经典数理统计学中的核密度估计理论是构造基于数据集密度函数聚类算法的理论基础，采用分箱近似的快速核密度函数估计方法同样为构造高效的聚类算法提供了依据．通过对核密度估计理论及其快速分箱核近似方法的讨论，给出分箱近似密度估计相对于核密度估计的均方误差界，提出基于网格数据重心的分箱核近似方法．在不改变计算复杂度的条件下，基于网格数据重心的分箱核近似密度函数计算可以有效地降低近似误差，这一思想方法对于构造高效大规模数据聚类分析算法具有指导意义．揭示了基于网格上密度函数近似的聚类算法与核密度估计理论之间的关系．     

基于离群点检测的图形图象噪声滤除算法

图形图象噪声过滤与修正,在媒体制作、图象分析与信息提取中起着十分重要的作用.虽然基于小波变换的算法能够对高斯噪声进行较好的滤噪处理,但对于随机分布于图象中的各种非高斯噪声仍没有普遍适用的滤噪方法.为了对这种随机分布于图象中的噪声进行有效的检测与滤除,采用对数字图象像素进行解析化描述的方法,从离群点检测的角度给出噪声的定义,并在此基础上构造了相应的图象噪声检测与滤除算法.实验结果表明,这一新方法对图象类型具有广泛的适应性和较好的噪声滤除效果,在大规模图形图象处理应用中具有实用价值.     

由AT89C2051构成的五相步进电机驱动器

本文介绍了由AT89C2051构成的五相步进电机驱动器的设计，采用SANKEN公司的五相步进电机驱动器SI—7502(SLA5011／SLA6503)，大大简化了设计方案，控制稳定可靠，具有较大的应用价值。     

基于ASP.NET的脸部试妆系统的研究与设计

这套系统可以解决网上购买化妆品难以试用的问题,可以节省顾客的时间。本试妆系统中采用了RFID技术、面部识别技术和ASP.NET技术,能够兼顾编码包装的和采用RFID技术包装的化妆品试妆。对脸部试妆系统的设计和面部特征自动标定算法的实际应用进行了详细地论述,并给出了“特征矫正“时所需特征标准位置的确定算法。     

分箱核密度估计的误差及其修正

棱密度估计的计算复杂度使其难以应用于大规模数据集的密度函数构造,采用分箱近似核估计是降低密度函数构造过程复杂度的有效手段.本文提出了一种修正简单分箱核估计误差的方法,该方法采用数据重心取代分箱中心作为数据的代表点,能够更准确反映数据的局部分布特征.经证明,该方法的拟合精度为D(δ4)(相对于窗宽),达到线性分箱核估计的水平.实验表明,修正的简单分箱核估计构造方法具有良好的时间效率和计算精度,能够运用于面向大规模数据集的聚类分析应用.     

复杂网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文结合用户自身评分与用户的社会信任关系构建推荐模型,提出了一种基于信任关系传递的社会网络推荐算法（Trust transition recommendation model,TTRM）.该方法首先通过计算信任网络中节点的声望值与偏见值来发现信任网络中的不可信节点,并通过对其评分权重进行弱化来减轻其对信任网络产生的负面影响.其次,算法又利用朋友的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题.同时为了实现修正误差的最小化,算法利用推荐特性进行用户相似度计算并通过带有社会正则化约束的矩阵分解技术实现社会网络推荐.实验结果表明,TTRM算法较传统的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高.