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作品簡(jiǎn)介: 作品針對(duì)電力系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)管理、自動(dòng)控制、工業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)分析等相關(guān)領(lǐng)域中,存在著大量的被各類噪聲污染的且難以建立起隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化模型的隨機(jī)過程,而開展基于輸出數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變量估計(jì)方法研究。論文已開展的研究?jī)?nèi)容具有一定的理論上的意義;論文中的建模方法與相關(guān)方法相比具有強(qiáng)的先進(jìn)性;論文中得到的估計(jì)方法若經(jīng)過針對(duì)相關(guān)對(duì)象的實(shí)際改進(jìn),也可以推廣應(yīng)用到許多相關(guān)領(lǐng)域。
作品簡(jiǎn)介: 在本文中,作者通過在隱寫圖片中引入逆向加性噪聲,使隱寫分析器對(duì)隱寫信道的前提假設(shè)無效化,從而提高隱寫信道的安全性。作者還提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)流的最優(yōu)隱寫算法,其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,可在不增大掩體圖片與隱寫圖片間海明距離(Hamming Distance)的情況下有效降低信息嵌入帶來的統(tǒng)計(jì)性失真,且該算法支持全局交互的失真函數(shù)。
作品簡(jiǎn)介: 在棧和隊(duì)列的研究中通常只討論單棧、共享?xiàng)?、多鏈棧、鏈?duì)列和順序循環(huán)隊(duì)列等內(nèi)容。基于對(duì)存儲(chǔ)空間以及存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)性的考慮,本項(xiàng)目在已有結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上提出了動(dòng)態(tài)棧、動(dòng)態(tài)雙端棧、動(dòng)態(tài)多棧、動(dòng)態(tài)循環(huán)隊(duì)列、循環(huán)多隊(duì)列以及動(dòng)態(tài)循環(huán)多隊(duì)列等新的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),并對(duì)這些結(jié)構(gòu)進(jìn)行了深入研究。該項(xiàng)目解決了一些實(shí)際問題,也指明了今后的研究方向。項(xiàng)目自啟動(dòng)以來,已在省級(jí)以上學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文7篇,其中國(guó)家權(quán)威期刊發(fā)表論文4篇。