摘要：模糊相对熵可很好地度量两个模糊集之间的差异.文章根据隐写通信过程的不确定性,定义了隐写系统n阶Markov链模型的模糊经验矩阵,提出了隐写系统的模糊相对熵和加权模糊相对熵安全性测度,证明了该安全性测度的非负性、交换性和一致性.此外,由该测度可推导出各种确定模式下安全性测度.仿真实验表明,与同模型下的确定模式安全性测度相比,模糊相对熵及加权模糊相对熵安全性测度对隐写算法安全性的度量能力更强,且随着阶数的增加,对应安全性测度的度量能力增强.隐写算法设计实验也表明模糊相对熵安全性测度可更好地指导设计高安全性的隐写算法.

摘要：设计一种采用非支配排序、拥挤机制和种群重构等策略的递进多目标混合蛙跳算法,可有效保证Pareto前沿的多样性和均匀性.将该多目标优化算法用于设计LSB±K隐写算法.在优化过程中对图像分块,对应所有图像子块组成的矩阵构成优化算法的可行解,矩阵元素代表对应图像块像素的嵌入位数.以载体图像与载密图像差分图的直方图特征函数质心差和隐写容量为两个优化目标,对不同图像块的嵌入位数进行优化.实验结果表明,采用递进多目标混合蛙跳优化的LSB±K隐写算法,与相近抗分析性能下的LSBM隐写及单目标优化LSBM隐写相比,嵌入容量提高了30%;与相同容量的LSB±2隐写及单目标优化LSB±2隐写相比,抗分析能力更强.

摘要：由于图像隐写所引起的各种统计特征变化是不确定的,文中将Vague集相似度量引入隐写系统的安全性评价中.从图像的一阶统计特征和二阶统计特征两方面,定义了基于载体数据及载密数据相关Vague集相似度量的隐写系统一阶和二阶安全性测度,证明了该安全性测度的有界性,对称性和一致性.在假设图像满足独立同分布的条件下,证明了所提出的两种安全性测度是等价的.结果表明,所提出的二阶安全性比一阶安全性能更好地反映隐写引起的载体统计分布变化.与确定模式下的安全性测度相比,当嵌入率低于0.5比特/像素,新的测度可更好地度量隐写系统安全性,因此该测度对小容量的隐写及隐写分析算法设计具有更好的指导作用.

摘要：传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。

摘要：针对多源遥感图像纹理、灰度差异大、数据量大的特点,以及传统配准方法易出现误匹配和低效率问题,提出一种初-精结合的多源遥感图像自动配准方法。首先用最大极值区域检测图像的有效特征区域,再依据区域灰度均方差确定每块区域特征点数量,采用Harris提取区域特征角点。MSER-Harris方法保证了角点分布的均匀和非冗余性。其次对图像作Contourlet变换,在分解的低频子带上构造多尺度高斯组合矩对图像进行初匹配,在高频子带上构造表征图像纹理特征的多方向灰度共生矩完成精匹配,实现同名特征点的配准。对多源遥感图像进行配准实验的结果表明,该方法在特征点数量、分布均匀度及配准精度等方面具有显著的优势,可为后期研究提供参考。

摘要：根据对粒子个体的非支配排序和计算拥挤距离,提出一种改进的多目标粒子群优化(IMOPSO)算法。将IMOPSO应用于DCT域数字水印系统设计,提出基于多目标粒子群优化的数字水印算法。该算法以水印嵌入位置作为粒子的解,以不可见性(PSNR)和鲁棒性(NC)作为两个优化目标,得到数字水印系统的最优解集。实验结果表明,提出的算法得到多种满足PSNR值和NC值平衡的水印嵌入方案。与其他相关算法在同等条件下相比较,算法满足水印不可见性的同时,在噪声、压缩、裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性。

摘要：为了获得滤除噪声和细节保留两方面更好的平衡,提出了一种自适应模糊聚类神经网络。采用模糊C—均值聚类算法对网络进行模糊化,利用改进的LMS算法对网络进行训练。仿真表明,与模糊BP神经网络及改进的BP神经网络相比,AFCN是一种性能较好的智能神经网络。

摘要：这里介绍基于CAD/CAM的几何建模技术、特征建模技术、基于UML建模语言的软件设计建模技术的特点及在工程设计中的应用场合。

摘要：鉴于数字视频在空间域及时间域上的信息相关性,提出在视频压缩过程中实现多描述编码的方法。算法以H.263为参考标准,在图块及运动估计的DCT域上进行系数划分,通过对少量重要信号的重复分配来保证单个描述的接收质量。同时,系数域的对角分割又使各个描述间具有较强的信号互补性。实验结果表明,算法具有描述冗余率低、编/解码直接快速、压缩率高等良好的MDC特性,是保障视频传输业务可靠性和实时性的有效方法。

摘要：针对《数据结构与算法》课程概念抽象和理论深奥的特点,进行基于思维导图的深奥理论可视化的教学行动研究,开展思维导图在教学设计、课堂讲授、内容复习和师生互动等方面的行动研究。通过采用思维导图的可视化思维,运用头脑风暴式的思维导图来表示各章节知识之间的关系、提纲式的思维导图来表示各要点知识之间的关系、归纳整理式的思维导图来表示各难点知识之间的关系,从而加深学生对数据结构与算法课程涉及的深奥理论的理解,形成科学的理论体系,帮助学生掌握计算机算法设计与分析的技巧。