基于属性基加密的恶意域名训练异常数据检测

传统的恶意域名训练异常数据检测耗时过长,检测准确率较低,为此提出基于属性基加密的恶意域名训练异常数据检测。分析域名长度、域名访问周期、突发的域名系统请求查询以及域名查询失败记录四大行为,通过提取IP地址、域名的共享地址数目、域名查询返回的终极地址以及对抗网络四个特征,转换攻击的数据信息。设置数据加密器,根据访问权限所涉及的属性向可信中心申请公钥对文件加密,形成最终的密文。实验结果表明,所提方法能够有效缩短检测时间,提高检测准确率。     

基于自适应特性二维经验模式分解的Retinex彩色图像增强

提出一种彩色图像自适应增强方法：将图像从RGB色彩空间转化到HSV色彩空间并保持H分量不变,对亮度分量V通过自适应特性二维经验模式分解（ABEMD）估算其照度分量,再根据中心/环绕Retinex算法计算出反射分量,对照度和反射分量分别应用Gamma校正和Weber定律,并进行加权运算,基于全局特性自适应地调整S分量,并将图像从HSV色彩空间转化回RGB色彩空间。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验表明了该算法在均值、方差、信息熵和清晰度方面均优于MSR算法和Meylan的算法。     

电磁矢量互质阵中基于降维Capon的DOA和极化估计算法

将传统电磁矢量均匀阵列推广为电磁矢量互质阵列,突破了阵元间距不大于半波长的限制。提出了电磁矢量互质阵列中基于降维Capon的波达方向（Direction of arrival,DOA）和极化联合估计算法。该算法无需假设已知极化信息,且只需一维搜索,避免了多维搜索,可实现DOA和极化参数自动配对;与相同阵元数的均匀阵列相比,明显提高了角度估计性能,并拓展了天线孔径,具有相对较高的自由度,且降低了运算复杂度。相同阵列及参数条件下,本文算法的角度估计性能优于ESPRIT算法和三线性分解算法。     

迷宫及迷宫注油式密封组合在鼓风机中的应用

针对介质中含酒精、乙醚溶剂回收鼓风机不允许溶剂泄漏的实际情况,设计了防泄漏可靠、安装方便、价格便宜的密封组合体.     

基于Budyko假设的赣江流域径流变化归因识别

利用赣江流域1953—2017年的水文气象数据,采用非参数Mann-Kendall检验和滑动t检验等方法分析研究区水文气象要素变化特征,并基于Budyko假设理论,应用弹性系数法进行影响要素的敏感性分析,定量评估各要素对赣江流域径流变化的影响程度。结果表明：(1)1953—2017年赣江流域径流量及降水量呈现不显著增加趋势,潜在蒸散发呈显著下降趋势;(2)径流变化与降水成正相关,与下垫面特征参数和潜在蒸散发量成负相关,赣江流域径流对降水的变化最为敏感;(3)气候变化对赣江流域径流增加产生正效应,是影响径流变化的主导因素,贡献率为73.7%～104.9%,人类活动影响次之,占-4.9%～27.0%。人类活动对上中游的径流影响较为显著,赣江上游的生态建设工程及中游水利工程建设工程的实施,改变了流域下垫面条件,进而影响河川径流。     

JAVA环境下基于SSL的加密通信

Java版SSL的JSSE协议是基于安全算法和握手机制的合成体,它利用JSSE API定义工厂类以获得套接字,并建立客户和服务器(C/S)端的密钥库和信用库。文中通过介绍SSL和JSSE的基本内容,重点分析了使用JSSE实现SSL服务器与客户端socket的方法,最后给出了如何在Java安全socket扩展包的基础上实现SSL加密通信。     

基于超像素的均值-均方差暗通道单幅图像去雾方法

雾、霾天气会引起图像严重降质.本文假设局部雾浓度恒定,认为暗通道优先的有效性随景深递增呈指数衰减,其比例大小可间接反映雾浓度高低.在此基础上提出一种基于超像素的均值-均方差暗通道单幅图像去雾算法.首先通过超像素分割得到景深恒定的小区域,接着在每个区域内计算均值-均方差暗通道：用均值替代最小值抑制景深突变处的光晕效应,同时采用均方差对其进行修正纠正景深无限远处的偏色问题,由此生成的透射率在超像素内保持不变且更加精细、准确.实验结果表明该算法在雾浓度较大时能够显著提高大景深图像的可见性.     

基于Virtools的UDP协议嵌入模块技术研究

为了解决Virtools内置网络模块与不同软件平台间信息交互的局限性问题,研究了Virtools的软件架构和模块开发技术,通过将网络通信协议嵌入到Building Block中,成功开发出了新的具有通用网络通信功能的Building Block模块,这些模块可使Virtools与不同软件平台进行网络信息的交互.最后,实例表明了该方法的可行性,拓展了Virtools软件的应用领域.     

融合多尺度分析和水平集的交互式图分割方法

针对快速水平集算法用于图像分割时,存在水平集初始化和阈值设置的困难,该文提出一种融合金字塔模型、随机游走及水平集(PYR-RW-LS)的新算法。首先将多尺度分析引入随机游走算法,把分割结果作为快速水平集算法的初始化曲线,解决其初始化问题;接着把水平集演化看成对曲线上的点不断进行模式分类的过程,引入贝叶斯分类决策和最小距离分类决策交替工作,产生曲线演化所需的驱动力,同时将两种分类决策的失效条件作为新算法迭代停止的条件,解决了快速水平集算法阈值设置的困难。仿真实验结果表明：PYR-RW-LS算法比只采用模式分类思想的快速水平集算法拥有更高的计算效率,且在抗噪性方面亦优于随机游走算法,同时保留了随机游走算法对弱边缘不敏感的优点,尤其适用于大尺寸,高清晰度的图像处理。     

一种用于图像分割的等周算法改进

为了解决等周分割算法用于图像处理时抗噪性较弱,迭代效率低的不足,提出了一种新的改进思路,将图中任意结点的密度值类比为矩形的长和宽,在矩形周长一定的条件下,用矩形当前面积与最大面积的比值设计出一种新的权重函数,直接避免了归一化处理的问题;同时充分利用次优等周率参与迭代分割,提高了算法的迭代效率.分析和实验结果表明,在保持原算法分割质量的前提下,所提算法在有效提高原算法抗噪性的同时,进一步减少了迭代运算量的10%～30%,提升了算法的性能.