求解二维装箱问题的强化学习启发式算法

二维带形装箱问题是一个经典的NP-hard的组合优化问题,该问题在实际的生活和工业生产中有着广泛的应用.研究该问题,对企业节约成本、节约资源以及提高生产效率有着重要的意义.提出了一个强化学习求解算法.新颖地使用强化学习为启发式算法提供一个初始的装箱序列,有效地改善启发式冷启动的问题.该强化学习模型能进行自我驱动学习,仅使用启发式计算的解决方案的目标值作为奖励信号来优化网络,使网络能学习到更好的装箱序列.使用简化版的指针网络来解码输出装箱序列,该模型由嵌入层、解码器和注意力机制组成.使用Actor-Critic算法对模型进行训练,提高了模型的效率.在714个标准问题实例和随机生成的400个问题实例上测试提出的算法,实验结果显示：提出的算法能有效地改善启发式冷启动的问题,性能超过当前最优秀的启发式求解算法.     

一种新颖的小波水印技术

基于小波变化和HVS模型，采用自适应量化技术，提出了一种新颖的盲水印嵌入算法。利用小波多级分解，将水印信号以不同强度嵌入到从低分辨率到高分辨率的高频子带中对图像视觉影响较大的小波系数里面。实验表明，本算法对常见的数字图像处理和噪声干扰，有良好的顽健性。     

口腔医疗服务信息管理平台的构建

目前国内医院信息化程度不高,没有构建面向病人、医师、专家知识库的服务模型。针对这一现状采用系统性和实用性相结合的研究方法,提出了一套较完整的口腔医疗管理平台体系构架方式,该体系由口腔在线管理子系统、口腔医疗标准数据库、口腔疾病病理分析模型、多层次口腔医疗在线协同交流平台四个方面的内容构成。该研究对于指导口腔医院信息化建设具有一定的现实意义,对口腔医学信息化的研究也具有重要的参考作用。     

离散余弦变换的归一化正交性

在以前提出的离散余弦变换(DCT)类定义的基础上，给出了一维DCT的归一化正交性的一种简洁证明，为同类问题的证明奠定了基础．     

基于可变加权的高维数据子空间聚类算法研究

高维数据的稀疏性和"维灾"问题使得多数传统聚类算法失去作用,因此研究高维数据集的聚类算法己成为当前的一个热点.子空间聚类算法是实现高维数据集聚类的有效方法之一.介绍并实现了基于可变加权的高维数据子空间聚类算法SCAD和EWKM,并分别对人造数据、现实数据等数据集进行测试,根据测试结果进行分析,对比两种算法的性能及适用场合.     

基于YCbCr颜色空间的二维DCT彩色图像数字水印实用技术

作为版权保护的重要手段，数字水印技术已得到广泛的研究和应用，但是实用的彩色图像数字水印技术不多．特别是灰度级水印信号的嵌入算法不多．文中充分考虑到人类视觉系统特点，采用YCbCr彩色空间，将灰度图像水印信号嵌入栽体的亮度分量Y的DCT系数中．灰度图像的嵌入策略是采用整体DCT，排除DC系数和部分低频系数，而将水印信号嵌入栽体第100到100 N之间的中低频系数通道中．实验证明，该算法能够对剪切、旋转、翻转、比例缩放和平移等几何变换有较强的免疫力．同时对压缩、滤波和噪声污染等常见的信号处理也具有较强的免疫力。     

一种半易损图像水印认证技术

提出了一种用于图像完整性认证的半易损数字水印算法，利用原始图像的HVS特性，将二值图像生成的水印信号嵌入到变换后的DCT系数中．检测器能够从接收到的水印图像中提取出水印图像，并且定位受到攻击的图像位置．实验结果表明，该算法具有较好抗JPEG压缩鲁棒性和识别被篡改的区域能力．