摘要：随着现代隐写术的发展,隐写分析成为信息安全领域一个新的研究热点。对图像隐写分析研究现状进行分析与综述,针对当前隐写分析技术的分类,阐述了隐写分析目的及概念,并重点分析几种常用统计隐写分析算法的原理、适用范围和面临的问题。最后,指出结合各种隐写分析算法,相互取长补短才是今后图像隐写分析发展的方向。

摘要：实现船舶产品信息在设计生产、使用维修过程中的充分高效传递与利用是提高船舶行业整体竞争力的有效途径,网格技术的产生与发展为实现船舶生命周期信息共享提供了有力的保证。在分析了船舶生命周期各阶段涉及到的信息及其关系的基础上,分别构造了船舶生命周期各阶段的信息模型及适合网格环境下使用的XML的元数据模型,并提出了一种采用UID(Universal Identifier)来实现船舶生命周期内各模型间信息转换与映射的方法;然后,建立了网格环境下的船舶全寿命信息系统框架和具体的企业内部信息集成框架;最后,基于Vega GOS网格平台建立了一个船舶全寿命信息原型系统,开发了若干资源层和应用层的网格服务及网格客户端,实现了统一的资源访问、服务的动态发现、资源的动态获取等功能。

摘要：本文设计了一类新型的密钥流序列生成器-[a,b]-自缩减生成器,仅由一个线性反馈移位寄存器(LFSR)构成,利用相同的初始佚态和反馈多项式可以产生一大类伪随机序列。生成序列具有良好的密码学性质:指数级周期,指数级线性复杂度和良好的统计特征。理论分析与局部随机性检验的实验数据都表明[a,b]-自缩减生成器适合于流密码系统的应用。

摘要：以五种典型炮钢的单轴拉伸和疲劳试验结果为基础,研究其强度极限、临界寿命、疲劳强度系数、临界疲劳强度与布氏硬度之间的关系,推导出炮钢低周疲劳特性的硬度预测模型。结果表明,炮钢的极限强度、疲劳强度系数、临界寿命、临界疲劳强度随着硬度增加而增加,简单一次函数可以有效拟合相应的试验数据;提出的硬度预测模型可以方便、快速、精确地预测出炮钢的低周疲劳特性,为火炮的疲劳寿命设计提供重要的应变-寿命曲线。

摘要：针对雷达正交信号的波形设计问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的新遗传模拟退火算法。该算法利用遗传算法实现全局搜索,利用模拟退火算法实现局部搜索,改进了遗传算法的选择策略,并在交叉、变异概率中引入自适应的概率变化机制,自适应地保存最优个体,并对遗传算法的进化结果有选择地进行模拟退火操作,有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。实验结果表明,该算法是有效可行的,性能优于传统遗传算法和模拟退火算法。

摘要：为了提高船舶柴油机制造企业装配质量管理的效率及质量控制的能力,针对船舶柴油机制造企业的特点,建立了基于企业内部局域网的船舶柴油机装配质量管理系统模型并探讨了系统实现中的一些关键技术.最后开发了一个船舶柴油机装配质量管理系统,实现了检验卡模板管理、检验卡生成、装配质量数据管理等功能.实际应用表明,该系统能覆盖企业装配质量管理的主要环节,并具有良好的适应性.

摘要：提出了一种基于核的双自组织特征映射网络。该网络通过同时使用两个相关的映射网络扩展了原有的自组织神经网络。针对自组织特征映射网络容易受到高噪声的影响,将核学习的方法应用于自组织映射聚类中,以核函数代替了原始数据在特征空间中映射值的内积,传统的SOM算法使用的是欧氏距离,而KSOM通过使用不同的核函数为原始空间诱导出不同的欧式距离,这样就提高了算法的鲁棒性。将改进后的神经网络用于金融时间序列的预测,其实验结果表明,改进后的神经网络具有较强的鲁棒性。

摘要：本文给出一种实时计算场景稠密深度图的多目立体视觉机设计与实现方法 .立体视觉机使用多个微型摄像机同步获取场景图像 ,采用图像修正、LoG滤波、多立体图像对匹配和稠密深度图等并行算法 ,利用FPGA的大规模并行处理能力和各算法间的多级流水线关系 ,在一片FPGA芯片上实现了立体视觉信息的实时处理 .设计的立体视觉机体积小 ,运行速度快 .当图像分辨率为 32 0× 2 4 0像素 ,深度搜索范围为 6 4级 ,深度图精度为 8位 ,时钟频率为6 0MHz时 ,恢复稠密深度图的速度大于 30帧 /秒 .

摘要：介绍了鲁棒控制器设计的Riccati方法,建立了单台发电机工作的典型工况下舰船电力系统的数学模型,并按鲁棒控制理论对状态反馈控制进行了研究。仿真研究取得了较为满意的结果。

摘要：脑-机接口(BCI)技术利用脑电来实现无动作的人机交互。P300字符拼写范式是利用脑电信号实现文字选择输入的一种重要BCI实验范式,它通过对EEG中的P300信号的检测和识别,来推断试验对象(被试)对字母的注意选择。以2005年脑-机接口竞赛中的一组P300字符拼写实验数据为处理对象,采用支持向量机(SVM)的机器学习方法进行算法设计,对信号通道进行了筛选,并采用较少的EEG通道数据进行处理。另外,通过调整参与训练的数据集大小,扩大了SVM中参数的取值范围,更有利于分类器设计。通过上述策略,提高了该BCI实验范式中的系统总体分类精度。上述方法对于测试集字符最佳识别正确率可达到89%,相比于我们参加该届竞赛时所用的线性分类器(LDA),字符识别正确率提高了3%。