基于免疫编程的无量纲指标构建

针对使用传统人工免疫算法进行多项式组合优化易陷入局部优化解的不足,提出一种基于免疫编程的无量纲指标构建算法,利用克隆、变异和更新等机制实现抗体的优化,采用类内、类间散布距离进行抗体亲和度衡量,最终获得具有最佳分类能力的新无量纲指标。实验结果表明该无量纲指标能够对旋转机械故障进行准确分类。     

基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法

针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.     

抽运功率配置对双向喇曼放大器性能的影响

为了研究抽运功率配置对双向抽运光纤喇曼放大器性能的影响,基于已有的耦合方程,采用数值仿真方法,分析了不同抽运功率配置对双向抽运光纤喇曼放大器的增益、增益饱和以及抽运功率转换效率的影响。结果表明,双向抽运光纤喇曼放大器的增益、增益饱和以及抽运功率转换效率特性均介于同向和反向抽运光纤喇曼放大器之间,并且随着同向抽运功率在抽运总功率中所占比例的升高,增益、增益饱和功率和抽运功率转换效率的数值增加;大信号、抽运功率较大时,抽运功率配置对双向抽运光纤喇曼放大器性能的影响显著。这对双向抽运光纤喇曼放大器和光纤激光研究具有一定的参考价值。     

基于模糊逻辑的信用评判模型

为了解决个人对个人(C2C)交易平台信用评价体系不能正确识别信用炒作行为导致交易数据不能真实反映卖方信用的问题,设计了一种基于模糊逻辑的可信度评判模型.该模型为信用影响因素建立论域以及论域上的模糊集,通过隶属度函数对各个时段交易进行模糊评价,得到信用可信度评判结果.实例数据分析表明:该模型完善了信用评价系统,为用户的交易决策提供了较可靠的评判依据,降低了交易中的信用风险.     

结合Harris角点检测和不变质心的稳健图像Hash算法

提出了应用Harris角点检测和不变质心的图像Hash算法.算法从仿射变换的数学模型出发,利用仿射前后图像质心位置的不变特性,计算Harris角点与不变质心的欧氏距离作为特征向量,最后经编码量化产生图像Hash.实验结果表明:本算法对视觉可接受的JPEG压缩、滤波等具有良好的鲁棒性,而恶意扰动或篡改则会改变Hash值....     

基于压缩传感的自同步图像水印算法

针对目前基于压缩传感水印算法存在的抗几何攻击性能不足的现状,提出了一种基于压缩传感的自同步图像水印算法.算法将水印信息和同步信号嵌入原始图像稀疏化后的观测域中,使水印具有自同步能力.同时利用观测值局部特性,有效提高了在观测域中搜索同步信号的效率,较好地解决了同步信号鲁棒性和搜索量之间的矛盾.实验结果表明,该算法对于常规图像处理攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性,同时抗提取实验表明,该算法能有效抵抗非法提取水印信息,增加了安全性.     

基于混沌系统和分数阶傅里叶变换的图像加密算法

设计一种基于混沌系统和FRFT（Fractional Fourier Transform）的图像加密算法。图像加密过程分两个步骤：首先利用混沌系统生成的置乱矩阵对图像进行置乱加密,然后利用FRFT将置乱加密的图像进行双随机相位加密得到最终的加密图像。该方案的安全性依赖于混沌系统的参数敏感性、相位掩膜和FRFT阶的随机性。理论分析和仿真实验表明,该方案具有良好的图像加密效果。     

基于DT-CWT的数字水印算法

为了实现数字图像的版权保护,设计了一种基于双树复小波变换的抗几何攻击的数字水印算法:对水印图像进行三级双树复小波变换,提取特征并插值为特征矩阵,并且定义了一种新的距离向量用于相似性度量,使用特征矩阵对遭受几何攻击的图像进行参数估计.实验结果表明,该算法可用于对图像遭受的对称缩放、非对称缩放、旋转等几何攻击进行校正,确保水印嵌入与检测的同步.     

基于小波变换的可见可逆数字水印算法

提出了一种可无损恢复的小波域可见数字水印算法.算法采用视觉对比模型和人类视觉系统特性计算水印拉伸系数,并由用户密钥生成随机模板确定水印信息的嵌入位置.实验结果表明本算法具有很好的可见性和鲁棒性.     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对目前基于SIFT的图像拼接算法复杂度较高和特征点匹配不准等问题,提出了一种基于改进SIFT的图像拼接算法。算法利用改进的SIFT进行特征提取,降低了算法的复杂度,同时采用模拟退火算法进行特征点匹配,从而估计出几何变换的参数。实验结果表明,该方法对图像间存在的平移、旋转、明暗强度和噪声干扰都具有良好的鲁棒性,可实现高质量的图像拼接。