【摘 要】
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为了提高压缩感知中图像的稀疏表示性能,提出了一种Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知算法。将图像Contourlet分解后的多个高频子带根据方向正交特点进行重组,采用随机高斯矩阵对重组后的子带分别进行测量,实现压缩采样;利用正交匹配追踪法重建各子带系数,并进行Contourlet反变换重构原图像。实验结果表明,在相同采样率下,算法重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比都优于小波压缩感知
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61072042,61271354）
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为了提高压缩感知中图像的稀疏表示性能,提出了一种Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知算法。将图像Contourlet分解后的多个高频子带根据方向正交特点进行重组,采用随机高斯矩阵对重组后的子带分别进行测量,实现压缩采样;利用正交匹配追踪法重建各子带系数,并进行Contourlet反变换重构原图像。实验结果表明,在相同采样率下,算法重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比都优于小波压缩感知算法。
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为了提高转子故障诊断识别准确率,提出一种基于改进V-detector算法的转子故障辨识方法。首先对V-detector算法进行了改进,该算法通过改变拒绝和接受假设检验的条件来减少无效检测器的产生进而提高算法的检测准确率;然后将信号的谱熵值作为特征向量,并根据转子故障类型将其划分为多个自体样本集,用改进后V-detector算法训练出多个检测器集;最后利用其设计出能够识别转子故障的分类器。仿真结果表
提出了用于描述两层应急抢修系统选址问题的0-1整数线性规划模型,该模型能保证整个应急抢修系统的服务质量。设计了求解该问题的两种核搜索算法,在两种方法中分别根据原问题的线性松弛和拉格朗日松弛确定原问题的核问题和子问题,从而大大减小了问题的规模。用提出的算法对56个计算实例进行求解,算例计算结果表明,与MOSEK软件直接求解得到的结果进行比较,基于拉格朗日松弛的核搜索算法可以在相对较短的时间内求得较好
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通过改进基于节点相似度的朴素贝叶斯模型,引入GN和CMN两种经典的划分社区算法挖掘网络社区属性对预测节点对的影响,赋予共邻节点不同的连接度和社区贡献度并计算其贡献权重,同时把模型应用于五种相似度算法,采用ROC和Precision-Recall曲线进行实验评价。人工网络和真实网络中的实验证明,该模型能够在深入挖掘社会网络结构信息的基础上提高预测的精确度,同时为该类模型的研究提供一种新的方案。
介绍了Chebyshev多项式的定义和相关性质,针对确定性Chebyshev多项式公钥密码体制进行了研究,发现其不能抵抗选择密文攻击。结合抵抗选择密文攻击的安全模型,提出了基于有限域的Chebyshev多项式的概率公钥密码体制,分析结果表明该密码体制是正确的。通过归约证明,该密码体制能够抵挡适应性选择密文攻击,具有抵抗选择密文攻击的IND-CCA2安全性。
为了设计一种有效的盲环签名方案,同时克服公钥证书密码体制中的复杂证书管理以及基于身份密码体制中的密钥托管问题,将盲环签名和无证书密码体制相结合,充分利用两者的优势,并通过使用双线性对技术,在随机预言模型下基于k-碰撞攻击算法(k-CAA)困难问题和修改的逆计算Diffie-Hellman(mICDH)困难问题,提出了一种有效的无证书盲环签名方案。最后,对方案的正确性和安全性进行了分析,证明了该方案
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