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摘要:伴随着数字水印技术的发展,用来解决数字图像的真实性问题的图像认证技术在近年来发展迅速.它主要包括两大部分:篡改检测与篡改定位.有两种技术手段可供它使用:数字签名和数字水印.该文详细讨论了在设计基于数字水印的图像认证算法时常见的若干关键问题,阐述了基于数字水印的精确认证和模糊认证算法各自的发展过程及其国内外现状,并指出了将来继续努力的方向.
摘要:在分析了二次背包问题(QKP)精确算法的计算效率随利润矩阵密度下降的原因的基础上,提出了不受密度影响的QKP快速解法--利润欺骗法.在线性化QKP的目标上界估计中,利润欺骗法通过引进一适当正常数对称扩展Lagrangian乘子的变化范围,亚梯度优化算法能较快地找到一Lagrangian乘子矩阵,使对偶问题的解逼近线性化QKP问题的等式约束条件.通过提高目标函数的估计精度,利润欺骗法可以提高变量约简效率,降低分支决策深度.实例计算表明,快速算法的效率远高于精确算法,而且计算精度并不降低.
摘要:论文对两类'强壮'的门限密钥托管方案进行了系统分析,给出多种切实可行的攻击方法,指出它们都是不安全的.首先, 主要利用'可信度'函数等方法首次奠定了对密钥托管协议的形式化分析基础.然后提出了对以上方案的两种阈下信道攻击,前者本质上属于'阴影会话密钥'攻击方法,后者则利用签名算法构造阈下信道.通过成功实施各种欺骗攻击,指出两类方案并未在真正意义上解决诸如'一次监听,永远监听' 、用户密钥碎片有效认证及鉴别恶意托管方等问题.最后分析指出两类方案的'强壮性'值得商榷,并证明一些协议组件是不必要的.
摘要:首次将前向安全的概念引入到多重数字签名体制,提出了一个前向安全的多重数字签名方案.方案能实现即使所有签名人的签名密钥被泄露,以前所产生的多重数字签名依然有效.另外,方案是基于Schnorr签名体制构造的,引入了预计算,对多重数字签名的生成速度有所改进.
摘要:提出了一个动态门限群签名方案.此方案不仅能满足门限群签名的性质,而且与已存在的门限群签名方案相比,具有以下优点:(1)能方便更改门限值;(2)能抵抗合谋攻击;(3)方便加入或注销群成员,系统参数只需少量改变.
摘要:粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的理论,在机器学习及数据挖掘等领域获得了成功的应用.粗糙集的公理系统是粗糙集理论与应用的基础.粗糙模糊集是粗糙集理论的自然的有意义的推广.作者研究了模糊近似空间上的粗糙模糊集的公理系统,用三条简洁的相互独立的公理完全刻划了模糊近似空间上的粗糙模糊集,同时还把作者给出的公理系统与粗糙集的公理系统做了对比,指出了两者的区别.
摘要:关键词是文档管理、文本聚类/分类、信息检索等领域可利用的重要资源,因此该文提出了利用最大熵模型进行自动标引的技术.最大熵模型为一个成熟的数学模型,已经应用到计算语言学的各个领域.然而它的应用非常灵活,针对标引任务和现有资源的实际情况,作者首先建立了最大熵模型的特征集合,然后提出了三种试验方法,并给出了相应的试验结果,最后针对最大熵模型在关键词自动标引任务中的应用做了有益的分析和探讨.该研究对于关键词标引研究以及最大熵在其他领域中的应用将有所启示.
摘要:安腾处理器引入了硬件控制的寄存器栈,寄存器栈引擎能够自动地改变寄存器栈帧指针,对栈寄存器进行保存和恢复,从而有效地减少跨越过程调用时的寄存器值的保存和重新载入.每个过程使用的栈寄存器数量可以通过alloc指令显式地指定.通常的过程内寄存器分配方法给过程分配最大需要数量的栈寄存器.但过多的栈寄存器使用会引起寄存器栈溢出/载入.如果频繁出现这样的寄存器栈溢出/载入,将严重影响程序执行性能.该文提出了一种创新的算法,能够有效地减少RSE代价.该算法已经在开放源码编译器ORC中得到了实现.实验表明,SpecINT2000在使用该算法后性能普遍提高,perlbmk的性能提高了14%,而crafty也有3.2%的性能提高.
摘要:在实时事务执行时,事务故障或数据竞争会导致事务重启,为减少事务重启损失的工作量,可以采用检验点技术保证事务的时间正确性.在一类分布式实时数据库应用中,不同结点的事务通过消息交换形成合作关系,为保证合作事务间的全局一致性,当某一事务记检验点时,相关事务也要记检验点.传统协同检验点方法没有考虑应用的定时约束,不能很好地支持分布式合作实时事务处理.该文提出了一种基于图论的协同检验点方法,利用在每个计算结点上为每个合作事务集维护的局部有向图,使用一个基于图论的计算过程标识出应记检验点的事务,该方法既具有最小协同检验点特性,又使全局检验点的时延最小.实验表明该算法减少了全局检验点时延,有利于实时事务截止期的满足.
摘要:系统地研究了两类服务对象轮询服务模型的平均运行周期.首先扩展了现有的每队列只具有单类服务对象的单类服务对象轮询服务模型,提出了每队列内具有两类服务对象的两类服务对象轮询服务模型(这两类对象分别采用门限服务和限定服务).然后,在该模型稳定条件下,通过构造出队列队长的嵌入式马尔可夫链、概率母函数和Laplace-Stieltje变换,求解出平衡状态下该模型的平均运行周期.并且,通过指出队列稳定性与模型稳定性之间的差异,给出了在部分或者全部的限定式服务队列不稳定时,模型的平均运行周期.最后仿真验证了理论结果的正确性.
摘要:具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习是一个重要而困难的研究课题,数据的丢失使变量之间的依赖关系变得混乱,无法直接进行可靠的结构学习.文章结合最大似然树和Gibbs抽样,通过对随机初始化的丢失数据和最大似然树进行迭代修正-调整,得到修复后的完整数据集;在此基础上基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想进行可分解马尔可夫网络结构学习,能够避免现有的丢失数据处理方法和可分解马尔可夫网络结构学习方法存在的效率和可靠性低等问题.试验结果显示,该方法能够有效地进行具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习.
摘要:该文提出了一种新的基于运动矢量场及弹性模板自适应快速搜索算法,它是以视频运动具有高度时空相关性为基础,从运动矢量场的均匀性出发,综合采用了快速块匹配、自适应弹性模板选择策略、自适应阈值与搜索中止准则等一系列技术,是一种具有伸缩性结构的自适应快速运动估计算法.实验结果表明,该算法以极小的搜索代价得到了与全搜索相当的效果,并在搜索速度和搜索效果方面明显优于MPEG-4最新推荐的快速运动估计算法,特别是在中低码率压缩时有着更优良的性能,非常适合于低码率实时视频压缩领域的应用.
摘要:空域水印算法的特点是鲁棒性较差.针对这个问题,该文提出了一个基于多通道的彩色图像水印方案:利用发送分集技术的思想,把相同的水印信息经过伪随机调制、交织编码后嵌入到彩色图像的红、绿、蓝三个颜色通道,然后使用两种简单方案提取水印信息,降低了误码率.该文从理论上定性地分析了算法的有效性,同时用大量实验结果表明,该算法在提高水印容量的前提下,改善了彩色图像中传统空域水印方案的鲁棒性,并且水印提取算法的计算量较小,可应用于实时视频水印方案中.
摘要:该文提出一种基于统计学的自适应图像颜色迁移技术,把一幅图像的颜色迁移到另一幅图像中.对于给定两幅图像,首先把计算机表示的RGB颜色空间转换为LMS空间,并通过线性变换把LMS基变换到一组正交基来消除空间内各个分量之间的强相关性,从而把RGB颜色空间转换到一个正交空间.然后利用统计学方法进行局部和整体相结合的自适应采样分析,提取一幅图像的颜色信息和另一幅图像的形状信息,合成一幅崭新的图像,实现颜色图像到形状图像的颜色迁移过程.进一步,可以把这种迁移合成技术用来扩展现有的图像效果处理软件.
摘要:提出了一种基于分割技术的拓扑连接图构造方法,并用于三维模型检索.首先构造多层邻域计算用于度量每个三角片平坦度的信号值,根据这些信号值采用一种改进的分水岭方法把模型分割成不同的曲面片.然后利用这些曲面片之间的连接关系构造拓扑连接图.最后通过比较不同模型的拓扑连接图相似性来得到它们的匹配度,根据匹配度进行三维模型检索.
摘要:该文提出了一种基于梯度的并行协作模块化神经网络的体系结构(GPCMNN).它通过分解模块,根据梯度方法对学习样本空间自动分解,由子空间识别模块和子任务模块实现各子样本空间的识别和学习,集成模块将子样本空间结果集成得系统的输出,实现了复杂任务的自动分解、判定和模块化训练策略.实验表明,该文提出的GPCMNN体系结构是可行的、有效的;与非模块化神经网络技术相比,提高了训练速度,改善了网络性能.它具有高效并行的运行效率、便于硬件实现等特点,同时又保持了PCMNN[7]算法的优点,改进了它的不足.
摘要:提出隐式曲面的光顺问题.针对该问题,给出刻画隐式曲面光顺程度的能量模型,并将能量解释为关于隐函数的泛函.基于变分原理,构造出隐函数关于时间的偏微分方程,通过求解该方程得到隐函数序列,使得光顺能量逐渐变小,从而达到光顺隐式曲面的目的.另外,针对光顺问题提出的其它约束条件,如尽可能保持面积不变,保持原有的形状特征等,对模型进行修正.最后,给出方程的实用解法及实验结果,并作简单讨论.实验结果表明该方法通用、灵活、有效,而且程序易于实现.