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关于异或视觉密码方案的目标优化研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了异或视觉密码方案中的目标优化问题，提出并分析了几种改进策略以提高其安全性和鲁棒性。通过实验验证了所提方法的有效性。 通过建立群结构的视觉密码目标优化模型，设计了一种基于异或运算的(k, n)门限方案。该方案将基础矩阵构造问题转化为求解共享图像中黑白像素出现概率的问题，并利用概率矩阵选择加密规则以生成共享份。实验结果显示，在不扩展像素的情况下，该方案显著改善了相对差值。

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  • 关于异或视觉密码方案的目标优化研究论文.pdf
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    本文探讨了异或视觉密码方案中的目标优化问题，提出并分析了几种改进策略以提高其安全性和鲁棒性。通过实验验证了所提方法的有效性。 通过建立群结构的视觉密码目标优化模型，设计了一种基于异或运算的(k, n)门限方案。该方案将基础矩阵构造问题转化为求解共享图像中黑白像素出现概率的问题，并利用概率矩阵选择加密规则以生成共享份。实验结果显示，在不扩展像素的情况下，该方案显著改善了相对差值。
     
  • 关于XOR运算在多秘密视觉密码中的研究论文.pdf
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    本文探讨了XOR运算在多秘密视觉密码技术中的应用与优化，分析其安全性及实用性，并提出改进方案以增强加密效果。 将XOR运算引入多秘密视觉密码可以改善方案的恢复效果，但可能引起攻击者的注意。根据共享份额分块构造的方法，并结合(k, k)单秘密视觉密码的基础矩阵，设计了一种基于XOR运算的多秘密视觉密码方案。在恢复秘密时，对共享份额进行XOR操作即可完全恢复多个秘密图像，同时防止了攻击者通过观察恢复后的图像及共享份额大小来推断授权子集的数量。实验结果显示，在这种方案下恢复出的秘密图像与原图相比无失真。
     
  • 关于改进NSGA-Ⅱ的多目标优化方法的研究论文.pdf
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    本文提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法，用于提高多目标优化问题的求解效率和精度。通过实验证明了该算法的有效性和优越性。 为解决传统多目标优化算法在处理多个子目标时不同时达到最优的问题，本段落提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的方法。该方法以多目标优化遗传算法为基础，并采用多输入多输出反向传播神经网络作为适应度函数评价体系，确保算法能够快速收敛并找到全局最优解集。在建模前对实验数据进行主成分分析，以此来减少计算时间和降低算法复杂性。通过在进化过程中引入正态分布交叉算子（NDX）和改进的自适应调整变异算子，实现了多个目标的同时优化，并确保Pareto最优解集能够快速且准确地获取。 为了验证改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和优越性，本段落使用UCI数据集进行了仿真实验。实验结果表明，在精度、收敛速度以及稳定性方面，该方法均优于其他常用多目标优化算法。
     
  • 关于基于进化多目标优化的自步学习方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了一种新颖的自步学习方法，该方法结合了进化多目标优化技术，旨在提高机器学习模型在复杂环境下的适应性和性能。通过模拟自然选择过程中的竞争与合作机制，有效解决了传统算法在处理多目标问题时遇到的挑战，为人工智能领域提供了新的研究视角和实用解决方案。 自步学习是最近提出的一种新的机器学习技术，它模仿了人类的学习过程。在人类的学习过程中，人们通常会从简单的概念开始学起，然后逐渐过渡到更复杂的内容。
     
  • 关于武器-目标分配问题的论文研究：采用直觉模糊遗传算法的优化方法.pdf
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    本文探讨了一种基于直觉模糊遗传算法优化武器-目标分配问题的方法，旨在提高军事行动中的资源利用效率和作战效能。 为解决传统算法在求解武器—目标分配（Weapon-Target Assignment, WTA）问题中存在的早熟及收敛速度慢的问题，本段落提出了一种基于直觉模糊遗传算法的解决方案，并引入了模拟退火Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异机制以提升WTA问题求解效率与性能。研究首先全面考虑了WTA问题中的各种约束条件，确立了一个优化目标：在剩余威胁最小化的同时实现最大攻击伤害值，建立相应的数学模型并定义了隶属度及非隶属度函数；通过“最小—最大”算子构建直觉模糊WTA模型，并设计出模拟退火Meta-Lamarckian学习策略和自适应变异机制来增强局部寻优能力和后期收敛速度。最终经过实例验证并与遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等进行对比分析，证明了该方法的有效性和优越性。
     
  • 关于单目视觉下的目标识别与定位的研究.pdf
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    本研究聚焦于利用单目视觉技术进行目标识别和定位的方法探讨，旨在提高计算机视觉系统在复杂环境中的适应性和准确性。 本段落介绍了单目视觉目标识别与定位的研究。内容涵盖了关键技术的探讨以及实现算法的具体流程。对于对此领域感兴趣的人来说，这是一篇值得阅读的文章。
     
  • 关于单目视觉高尔夫球位置测量的研究论文.pdf
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    本文探讨了利用单目视觉技术进行高尔夫球实时定位的方法和算法，旨在提高位置检测精度与系统实用性。 本段落针对高尔夫模拟器中的高尔夫球位置测量问题，提出了一种采用单目视觉技术的方法。该方法首先对测量系统进行设计，以获取高尔夫球的位置。
     
  • 关于最优化凸分组在目标检测中应用的研究论文.pdf
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    本文探讨了最优化凸分组方法在目标检测领域的应用，通过实验分析展示了该技术的有效性和优越性，为改进目标检测算法提供了新思路。 针对不同场景下静态图像中的单目标检测问题，结合自然界各个目标特有的凸属性特点，提出了一种基于最优化凸分组的目标检测方法。本段落系统地论述了该方法的基本原理，并详细介绍了其实现过程，主要包括Canny边缘检测参数的设置、基于边缘点的线段拟合、凸分组中凸多边形的构造以及最优化凸多边形的判定。实验结果表明，这种方法在任意场景下的单目标检出率和准确性表现良好。该方法结合了目标特有的凸属性进行最优化判定，具有检测速度快且不受机器学习样本数据影响的特点，在各种应用场景下均表现出良好的适应性。
     
  • 关于视频序列中保密目标跟踪算法的研究论文
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    本文探讨了在视频序列中针对保密目标的跟踪算法，旨在提高复杂背景下低光照、快速运动等条件下目标的有效追踪性能。 本段落结合压缩感知理论与古典背景差分法提出了一种新的加密视频序列中的目标跟踪算法。该方法不仅能够实现对目标的有效追踪，还具备保护隐私的功能。这种方法命名为基于CS的私密跟踪算法，并且在提供高效追踪性能的同时确保了数据的安全性。
     
  • 关于Spark SQL系统查询优化方法的论文研究.pdf
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    本论文深入探讨了在大数据处理框架Apache Spark中SQL系统的查询优化策略，旨在提升数据查询效率与性能。通过理论分析和实验验证提出创新性优化方案，为相关领域的研究提供了新的视角和思路。 Spark SQL系统在处理大量数据（TB级别）的查询时，往往无法迅速返回结果，导致查询延迟显著影响用户体验。本段落探讨了当前环境下优化Spark SQL性能的方法。