张新鹏教授的RDH-EI算法Matlab代码

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简介：
张新鹏教授的RDH-EI算法Matlab代码提供了用于实现高效信息隐藏技术的RDH-EI算法的详细Matlab源码，适用于研究人员和学生深入学习与应用。论文题目：加密图像中的可逆数据隐藏原题目的含义是关于在已经加密的图像上进行数据隐藏，并且这种隐藏的数据可以在不破坏原始载体的情况下被提取出来。这类技术主要用于保护隐私信息的同时，还能提供额外的安全保障措施，在数字版权管理、隐蔽通信和信息安全等领域具有广泛应用前景。重写后的论文题目依然为《加密图像中的可逆数据隐藏》，旨在探讨如何在已加密的图像中嵌入并安全地恢复隐藏的数据而不影响原始内容。这方面的研究对于隐私保护以及信息安全性有着重要的意义，尤其是在数字版权管理、隐蔽通信和信息安全等领域具有广泛的应用价值。

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张新鹏教授的RDH-EI算法Matlab代码

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张新鹏教授的RDH-EI算法Matlab代码提供了用于实现高效信息隐藏技术的RDH-EI算法的详细Matlab源码，适用于研究人员和学生深入学习与应用。论文题目：加密图像中的可逆数据隐藏原题目的含义是关于在已经加密的图像上进行数据隐藏，并且这种隐藏的数据可以在不破坏原始载体的情况下被提取出来。这类技术主要用于保护隐私信息的同时，还能提供额外的安全保障措施，在数字版权管理、隐蔽通信和信息安全等领域具有广泛应用前景。重写后的论文题目依然为《加密图像中的可逆数据隐藏》，旨在探讨如何在已加密的图像中嵌入并安全地恢复隐藏的数据而不影响原始内容。这方面的研究对于隐私保护以及信息安全性有着重要的意义，尤其是在数字版权管理、隐蔽通信和信息安全等领域具有广泛的应用价值。

张新鹏教授提出的加密域内可逆信息隐藏方法

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张新鹏教授提出了一种创新的信息安全技术——在加密域内的可逆信息隐藏方法。该方法能够在保证数据完整性的前提下，有效嵌入并提取秘密信息，为信息安全领域提供了新的解决方案。这段文字描述了一个包含MATLAB脚本代码和实验图片的资源包，能够实现张新鹏教授提出的加密域可逆信息隐藏技术，并且部分代码有注释。

DMOGWO花授粉算法MATLAB代码

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本作品提供了一种基于DMOGWO（分布优化灰狼）算法的花授粉机制模拟MATLAB实现代码。该代码旨在研究和分析不同环境条件下植物间的高效授粉过程，通过模拟自然界中的灰狼捕食策略来增强搜索效率与多样性，适用于生态学、农业科学以及智能计算领域研究人员参考使用。花授粉算法的MATLAB代码实现了离散多目标灰狼优化器（DMO-GWO），这是针对毫米波车辆通信设计的一种多目标灰狼优化器（MOGWO）的离散版本。所有可能的输入设置及其对应的目标函数都包含在文件“tabela3.csv”中，具体如下： - 离散参数： - x1：sfperiod (75, 100, 150, 200) - x2：sympersf (16, 24, 32, 40) - x3：nharqproc (5, 20, 35) - x4：txpower (5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50) - 目标函数： - f1：数据包丢失 - f2：延迟（纳秒） - f3：1/吞吐量 (1/Mbps) 为了最小化f1、f2和f3，应运行主代码“DMOGWO.m”。执行后，结果将保存在文件夹“ws_vanets/GWXXgYY”中。其中，“GWXX”代表候选解（灰狼）的总数，“gYY”表示最大代数。根据这些数据可以生成各种指标和图表： - “GeneratePareto.m”用于以3D和2D形式显示帕累托前沿。 - “GenerateCurves.m”展示数据包丢失、延迟、吞吐量与世代数量的关系图。

花授粉算法Matlab代码-花卉授粉算法优化问题

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本项目提供了一种基于自然现象的优化算法——花授粉算法的Matlab实现。该算法模拟了自然界中花朵授粉的过程，并应用于解决复杂的优化问题，尤其适用于连续函数优化领域。花卉授粉算法是一种元启发式算法，灵感来源于开花植物的授粉过程。实现步骤如下： 1. 克隆存储库。 2. 进入Flower-Pollination目录。 3. 在MATLAB中运行fpa_demo.m文件。假设条件： - 生物授粉和异花授粉被视为全球性授粉，由传粉者携带的花粉进行远距离传播； - 非生物因素引起的自花授粉则视为局部过程。 - 花朵之间的相似度决定了繁殖概率，并且与两朵花的距离有关。 - 局部和全局授粉的比例通过[0,1]区间内的切换概率来控制，其中q表示由于环境邻近性等因素影响的局部授粉比例。参考文献：杨新社，《全球优化中的花授粉算法》，收录于《非常规计算与自然计算》一书（2012年），计算机科学讲座第7445卷，页码：240-249。

布料仿真滤波算法（张吴明教授论文）

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布料仿真滤波算法是由张吴明教授提出的一种创新性图像处理技术，专门用于提升布料纹理在虚拟环境中的逼真度和动态效果。张吴明教授在2016年提出了一种用于布料模拟的滤波算法，该算法以新颖的方式进行点云地面点滤波，并且可以简单方便地设置滤波器参数，取得了良好的效果。博客中也对该算法进行了简要介绍。

基于Matlab的花粉授粉算法(FPA)代码

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本简介提供了一段基于Matlab编写的花粉授粉算法（FPA）代码。此代码为解决优化问题提供了灵活且高效的解决方案，并详细注释以方便学习和应用。花粉授粉算法（Flower Pollination Algorithm, FPA）是一种受自然界植物花粉传播过程启发的优化方法，主要用于解决复杂的多模态优化问题。该算法由英国科学家S.布莱克莫尔于2012年提出，旨在模仿花朵间的自然授粉现象，以寻找全局最优解。 FPA的基本思想是将搜索空间中的潜在解决方案视作不同的花种，并将其分为本地和异域两个传播阶段。在本地花粉传播阶段，每个个体根据自身的状况进行局部探索；而在异域花粉传播阶段，则通过不同种类之间的信息交换来促进全局性的探索过程。 1. **FPA的数学模型**：该算法的迭代更新可以通过以下公式表示： - 在本地花粉传播时，新的位置通常由X_new = X_old + r1 * (X_best - X_old)计算得出。其中r1为随机数，而X_best代表当前种群中的最优解。 - 异域花粉传播则通过X_new = X_old + r2 * (X - Y)，即两个不同个体之间的差异来更新位置，这里同样使用了随机数r2。 2. **算法流程**： - 初始阶段包括设置初始参数如最大迭代次数和种群大小。 - 计算每个解决方案的适应度值。 - 执行本地花粉传播与异域花粉传播步骤以更新个体的位置信息。 - 检查并记录新的最优解，如果找到则进行相应调整。 - 算法继续运行直到达到最大迭代次数为止。 3. **MATLAB实现**：一个名为`fpa_demo.m`的文件可能包含了用于演示FPA算法的具体步骤： - 定义目标函数以描述要优化的问题。 - 初始化种群，包括个体的位置和类型等信息。 - 设置参数如迭代次数、学习因子等。 - 循环执行核心过程即本地与异域传播阶段的操作。 - 在每次迭代后更新并保存最优解的信息。 - 输出最终的解决方案及运行细节。 4. **许可证文件**：通常，`license.txt` 文件会提供关于如何合法使用和分发该MATLAB代码的相关条款。阅读此文档可以帮助理解有关软件使用的具体规定。 5. **应用与优势**：由于其简单性和强大的全局搜索能力，FPA算法在工程优化、机器学习及图像处理等领域得到了广泛应用，并且对于多模态问题尤其有效。 6. **拓展与改进**：尽管FPA已表现出色的性能，在某些情况下它可能会遇到早熟或局部收敛的问题。因此研究人员提出了一些变种如混合型FPA（结合其他算法）、自适应版本以及采用多种策略的方法，以进一步提升其稳定性和效率。通过深入理解并应用FPA算法，可以为解决各种复杂优化问题提供强有力的工具，特别是在面对具有挑战性的非线性场景时尤为突出。MATLAB实现的FPA代码也大大简化了研究者和工程师们验证及利用该方法的过程。

SVD算法Matlab代码-Tensor_codes：实现多种张量分解的Matlab代码库

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SVD算法Matlab代码是Tensor_codes项目的一部分，该项目是一个包含多种张量分解方法的Matlab代码库。 SVD算法的MATLAB代码包含用于计算各种张量分解的一系列程序。这些共享代码大多未经优化处理，仅适用于验证新提出的张量分解模型的有效性。大多数方法基于交替最小二乘法的不同变体。最近更新日期：2019年2月21日内容概要： 1. 基于字典的分解一组使用CPD（CANDECOMP/PARAFAC）模型进行张量分解的函数，其中一个因素存在于大量已知组件词典中。 - M2PALS: 可以利用多个词典，并且每个词典选择原子的数量都有限界。 - MPALS: 张量T在CPD中的因子A为A=D（：，K），其中K是一组同名异构体。算法具有贪婪性和灵活性。 - ProxOp: l_1和l_∞引起的矩阵范数的邻近运算符，在Python和MATLAB代码中均可使用。Python版本实现更为优化。 2. 耦合分解 - CCP：弹性耦合张量分解。 - NNP2：在非负约束下，具有灵活性的PARAFAC2模式下的耦合方法。 - 注册CP: 正在开发之中 3. 约束张量数据的压缩与加速 - PROCO-ALS: 非负张量PARAFAC/规范多态分解的快速实现。其压缩基于随机SVD。 4. 非线性张量分解 - NLFD：非线性荧光分析

MATLAB中的教学优化算法代码

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本段代码提供了多种应用于教育领域的优化算法实现，使用MATLAB编程语言编写，旨在帮助教师和学生更好地理解和应用优化技术解决实际问题。教学优化算法在MATLAB中的实现已经通过测试验证其可行性。这种基于“教与学”的方法模拟了班级学习环境，在这样的环境中，学生的进步依赖于教师的指导以及学生之间的相互学习来促进知识吸收。在这个模型中，教师和学员分别对应进化算法里的个体，而作为适应度最高的个体之一的教师在此过程中发挥着引导作用。每个学员在某一时刻的状态可以视为一个决策变量。

沙威教授的压缩感知OMP算法MATLAB代码，已测试可直接运行

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这段资料提供由沙威教授研发的压缩感知领域中的正交匹配 Pursuit (OMP) 算法的 MATLAB 代码。该代码经过严格测试，可以直接在 MATLAB 平台上运行，为研究和教学提供了便捷工具。这段文字可以这样改写：肯定可以直接运行，在2018a版本的MATLAB上成功运行过，因此应该兼容所有版本的MATLAB。