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基于超复数融合模型的多图像同步加密算法_田雯

为了解决当前多图像加密技术存在的的安全性不高、解密图像存在失真的不足,设计了基于超复数融合模型与分数阶混沌动态混淆的多图像同步无损加密算法。构建分阶Logistic混沌映射,考虑每幅明文的像素,设计了动态混淆机制,对每幅明文进行置乱;基于(Discrete Cosine Transform,DCT)机制,输出4个置乱图像的DCT系数矩阵;设计超复数融合模型,将4个DCT系数矩阵进行无损融合,获取复合矩阵;利用逆DCT变换,输出复合置乱图像。再次迭代分阶Logistic混沌映射,获取混沌掩码,并联合(Fractional Fourier Transform,FrFT)变换,设计像素加密机制,实现多图像同步加密。试验数据显示,与当前多图像加密技术相比,所提同步加密算法具有更高的安全性与复原质量。

  • 2021-05-06
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保证金约束下资产定价模型的广播式异步算法研究_童骏

有保证金约束的资本资产定价模型在实际应用中面临着两个挑战,一是模型引入了非线性的约束条件,导致没有解析的均衡价格,二是市场中投资者和资产的数量都很庞大,如何高效地找到近似解。针对有保证金约束的资本资产定价模型,提出适用于多服务器协同运算的广播式异步算法。该算法把投资者分成若干个不同的组,各组在不同的服务器上独立运行,组与组之间通过网络相互传递外部价格信息,各组内部根据现有的价格和接收到的外部价格信息重新更新组内价格,并广播给相邻的组,减少了单台服务器的计算负担。该算法可看成一个非做市商的价格形成过程。研究证明,在满足一定的条件下,各组价格均以概率1收敛到相同的均衡价格。数值实验验证了所提算法的效果。

  • 2021-05-06
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基于改进TLBO算法的模型自由飞气动参数辨识_李飞

针对传统气动参数辨识中使用的梯度下降寻优算法易于陷入局部最优解问题,首次提出了基于改进教与学优化的气动参数辨识算法。采用自适应教学因子达到前期快速搜索、后期深度挖掘的目的;"教"阶段,通过种群个体(学生)向最优个体(教师)学习,保证算法快速聚集于真值附近;"学"阶段,通过种群个体之间相互学习,增加种群多样性,尽可能保证辨识结果的全局最优性。仿真结果表明,改进型教与学优化参数辨识算法可有效提高辨识精度,具有一定的工程应用推广价值。

  • 2021-05-06
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CAD模型三角网格优化算法_尤磊

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集;然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型;最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.

  • 2021-05-06
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基于信任模型的WSNs安全数据融合算法_叶正旺

为了抵御无线传感器网络内部的恶意攻击行为和故障节点的误操作行为对数据融合结果的影响,提出一种基于信任模型的多层不均匀分簇无线传感器网络安全数据融合算法.该算法基于多层不均匀的分簇网络拓扑实现安全数据融合能够有效均衡网络中节点的能耗.通过节点间的通信行为和数据相关性建立信任评估模型,并引入动态的信任整合机制和更新机制,实现簇内和簇间的信任评估,选择可信融合节点并将可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合.仿真实验表明,该算法能够实现精确的信任评估,有效识别内部恶意攻击节点,得到的数据融合结果具有较高的精确度,实现了安全的数据融合.

  • 2021-05-06
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背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法_王旭东

针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。

  • 2021-05-06
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基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法_鲁文超

针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法(MR)在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图;其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像(包括原图),结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包;然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率;最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。

  • 2021-05-06
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(童子龙)2020-阿里云-云原生峰会-掌门教育云原生落地实践

? 采取双监控系统:自研监控工具和 Nacos 官方监控工具 ? 采用 8C16G 三台集群部署 ? 将近 660 个服务(非实例数)瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server,CPU 增长 3% ? 系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右 ? 内存增长到 72%,归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据(MetaData)

  • 2021-05-06
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