一种改进型C4.5算法在SMT焊接质量中的应用研究

C4.5算法是目前应用最为广泛的一种决策树算法,针对其分支策略和属性选取的不足,提出与分裂属性和类属性相关的平衡因子,以修正属性的分裂信息,进而选取更有意义的属性作为分裂节点,协调各属性的信息增益率。采用经典天气实例与原C4.5算法对比,改进的决策树分类更为合理、准确。改进C4.5算法用来预测不同参数下SMT焊接质量以选择最佳参数,可提高SMT生产效率。     

决策树算法在无人船异构通信网络切换中的应用

针对无人船航行环境复杂,导致无人船异构通信网络通信质量较差的问题,研究决策树算法在无人船异构通信网络切换中的应用。选取信号强度、最大传输速率以及误码率,作为无人船异构通信网络切换的网络属性,设置各网络属性作为C4.5决策树算法的决策节点,C4.5决策树算法选取信息增益率作为属性分类标准,构建候选网络集。归一化处理候选网络集内的通信属性值,获取各通信网络的多属性判决值,选取具有最大多属性判决值的网络,作为目标网络,完成网络切换。实验结果表明,该方法有效切换无人船异构通信网络,切换后网络吞吐量高于50 Mbps。     

分数傅立叶变换域的一种鲁棒性图像水印算法

为了进一步提高水印算法的鲁棒性,选取chirp信号作为水印信号,将其嵌入到图像的离散分数傅立叶变换域中.使用分数傅立叶变换阶次和嵌入位置作为算法中的两个密钥,并根据chirp信号在分数傅立叶变换域呈现冲激的特征来检测水印信号.同时还在图像的离散傅立叶变换中频区域嵌入水印模板,有效补偿几何攻击带来的图像损失.仿真实验结果证明,算法具有很好的安全性和不可见性,不仅可以很好的抵抗常用的信号处理操作,对几何攻击也有很好的鲁棒性.     

基于Tetrolet变换和DCT-SVD的彩色图像稳健数字水印算法

文中提出了一种Tetrolet变换域中基于离散余弦变换(discrete cosine transformation,DCT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的彩色图像数字水印算法.该算法先对二值水印图像进行混沌加密预处理,对提取的彩色载体图像YCb Cr空间的亮度分量进行Tetrolet变换,将三层低频子带系数进行分块DCT变换;再对DCT变换结果进行SVD分解;最后将加密水印的奇异值嵌入,并根据高频分量的特征信息提取零水印.水印检测时,在低频区域提取鲁棒水印,并在高频区域提取认证水印,同时实现图像版权保护和内容认证.仿真实验结果表明:该算法在保证水印安全性和不可感知性的基础上,对常规图像处理攻击以及几何攻击等均具有较好的稳健性.     

改进压缩感知的舰船数字图像水印算法

为提升数字图像水印嵌入与提取效果,研究改进压缩感知的舰船数字图像水印算法。通过离散小波变换稀疏分解舰船数字图像,获取高频与低频系数矩阵。利用Kent混沌观测矩阵改进压缩感知理论,依据改进压缩感知理论获取高低频系数矩阵观测值。在高频系数矩阵观测值内嵌入水印,并记录嵌入位置,建立索引矩阵。通过压缩感知重构的改进正交匹配追踪算法,重构嵌入水印后的高低频系数矩阵观测值,获取高低频系数矩阵。融合高低频系数矩阵,并离散小波反变换处理融合后的矩阵,获取嵌入水印的舰船数字图像。利用索引矩阵与高频系数矩阵的观测矩阵,提取水印。实验证明：该算法可有效嵌入与提取舰船数字图像水印;在不同攻击类型时,该算法水印嵌入的透明性均较优,水印提取的精度均较高,具备较优的抗旋转与抗剪切攻击能力。     

基于虚拟现实技术的船舶图像数字水印保护算法

数字水印可以对船舶图像的版权和重要信息进行保护,当前船舶图像数字水印算法对各种噪声、裁剪、尺寸变化等攻击的抵抗能力差,而且船舶图像数字水印的隐藏性差,为了提高船舶图像数字水印的效果,设计了基于虚拟现实技术的船舶图像数字水印保护算法。首先对当前船舶图像数字水印保护的研究进展进行分析,找到当前船舶图像数字水印保护研究中存在的一些难题,然后基于虚拟现实技术对原始船舶载体图像进行预处理,并对水印进行置乱操作,使攻击者无法获取水印的原始信息,最后通过水印嵌入算法将水印嵌入到原始船舶载体图像的最优位置,并通过实验对船舶图像数字水印保护算法的性能进行测试。结果表明,本文算法可以将水印信息很好的隐藏于原始船舶载体图像中,水印具有良好的不可见性,可以抵抗各种非法攻击,解决了当前船舶图像数字水印保护算法存在的缺陷,具有更加广泛的应用前景。     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题。利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置。利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别。通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高。     

基于分数阶傅里叶变换的声呐探测信号鉴别

针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高.     

大型舰船通信网络入侵检测方法研究

针对传统的入侵检测方法一直存在入侵检测误差大、收敛性差的问题,提出基于惩罚函数和多元回归分析数学模型的大型舰船通信网络入侵检测方法,通过确定入侵节点区域面积计算舰船通信网络入侵节点聚集度,引入一个惩罚函数,再采用决策树分类法对舰船通信网络入侵节点进行分类。采用均方差作为标准测度函数,获取均方差之和,并通过构建多元回归分析数学模型,实现对大型舰船通信网络入侵的检测。实验结果对比可知,采用改进检测方法时,其检测误差及算法的收敛性,一直优于传统检测方法,具有一定的实用性。     

基于WEKA平台的决策树算法比较研究

决策树是数据挖掘领域广泛研究和应用的一种分类算法,具备计算量小、速度快、分类准确率高、分类规则易于理解等众多优点。论文选取了八个公开的UCI科研数据集,从分类准确率、建模速度、可解释性三个方面对经典的决策树算法C4.5、CART和NBTree进行比较,分析了三个算法各自的原理和优缺点,明确了各算法的适用情况。