丙型肝炎病毒感染的实验室检测方法及策略

丙型肝炎病毒(HCV)感染的实验室检测为HCV感染者的检测发现和诊断提供关键依据。近年来,HCV感染检测技术不断发展,检测试剂性能显著提高,新的检测服务策略不断出现并逐步推广应用。本文归纳了国内外HCV感染的实验室检测方法及检测策略,总结了HCV感染检测的方法,分析了新方法和新策略对我国HCV感染防控带来的影响。及时准确的实验室检测方法和有效可行的检测策略有助于HCV感染的早发现、早诊断、早治疗,最终实现2030年消除病毒性肝炎主要公共卫生危害的战略目标。

具有抗几何攻击能力的盲数字图像水印算法

几何攻击作用在隐秘图像上,这导致检测水印失败,除非在检测水印之前能使受到几何攻击的隐秘图像恢复到与原始图像具有同样大小和位置,也就是恢复已失去的同步信息.为了做到这一点,解码器需要知道隐秘图像受到了怎样的几何攻击.文章提出了一种新的估计几何变换的方法,它利用图像的形殊点来实现这个目的.分别计算出原始图像和测试图像的形殊点集,通过模拟退火算法对两个形殊点集进行匹配,从而估计出几何变换的参数.所提出的方法在检测水印时不需要原始图像做参考,这是因为原始图像的形殊点信息已包含在密钥中.实验结果表明该方法对几何攻击和其它常用图像处理攻击具有鲁棒性.

利用遗传算法实现数字图像分割

本文将遗传算法引入数字图像分割之中 .在此基础上 ,利用文献〔5〕提出的一种具有每个基因位交叉概率自适应变化的新交叉操作的改进型遗传算法来实现数字图像的分割 .模拟结果表明 ,本文算法用于数字图像分割 ,其收敛性能远远高于文献〔2〕的传统方法和标准遗传算法 .

二维高密度电阻率法数值模拟与应用

高密度电阻率法作为工程勘察领域广泛使用的勘察方法之一,与传统电阻率法相比,具有效率高、信息丰富等优点。本文首先从高密度电法原理出发,介绍了两种常见装置(温施装置和温纳装置)的特点,然后依据实测资料建立了地电理论模型,并通过理论正反演数值模拟,分析了两种装置下模型的电性响应特征,并对实际资料与数值模拟结果进行了对比分析,进而进行了地层分层和地质解释。结果表明,温施装置进行地质分层效果更佳,通过高密度电法正演模拟指导反演可提高地层分层和地质解释的精度。

基于图像投影序列的盲数字水印鲁棒检测方法

检测时无须原始图像的盲数字水印是实用的数字产品版权保护系统和隐蔽通信系统的关键技术之一.理论研究证明,图像的正交投影序列与图像是一一对应的.利用此结论,设计并实现了一种具有良好性能的盲水印检测盟〖觳馄鞯南喙刂挡皇遣捎孟袼刂敌畔?而是采用图像的正交投影序列来计算的.实验结果表明,该水印检测器不仅对旋转、平移攻击有很强的抵抗能力,而且对随机高斯噪声也具有良好的鲁棒性.其性能优于一般的直接利用像素值设计的水印检测器.

基于遗传策略的图像灰度多阈值选择方法

阈值法是图像处理中阈值选择的最重要方法之一,吸引了很多研究者的注意力。ChunDN等人将遗传算法引入到阈值选择问题中,提出了基于遗传算法的鲁棒图像分割准则。文中对遗传算法做了改进,提出了自己的图像分割方法,并针对多阈值选择中计算量太大的问题,提出了自己的算法。通过实验将该算法与模拟退火算法进行了比较,结果充分显示了算法的有效性。

科技奖励的智能评审模型

本文首先给出了科技奖励的综合评价指标体系,之后利用模糊神经网络提出了科技奖励的智能评审模型。为了更好地利用这个评审模型,文章的最后介绍了怎样使用本文的方法获得综合评审的最终结果。

基于博弈理论的计算机病毒传播模型

已有的计算机病毒传播模型主要采用基于流行病学原理的SIR/SDIR模型。该类模型仅从计算机节点连接率考虑问题,不能准确、量化地反映病毒传播给用户带来的损失。为此,提出基于博弈理论的计算机病毒传播模型,通过分析正常用户和潜在攻击方之间的博弈,给出博弈双方期望收益的表达式。实验结果表明,该传播模型能够较好地模拟计算机病毒的传播趋势。

SWAT分布式模型在新兴江流域径流模拟中的应用研究

分布式水文模型是研究变化条件下流域水资源演变规律的有效工具。本文以新兴江流域为研究区域,整合流域下垫面信息与气象数据,基于GIS平台构建了SWAT分布式水文模型。选用腰古站1990-2003年历史月径流资料,对模型进行参数敏感性分析与率定,验证模型在流域的适用性,在此基础上,运用增量情景法,分析气候变化对流域径流产生的影响。结果表明:模型率定期与验证期的总径流相对误差均在±10%以内,Nash-Sutcliffe系数均在0.90以上,总体模拟效果十分理想;降水与气温的变化给流域径流带来不同程度的影响,径流量对降水变化的响应比气温更加敏感。通过径流模拟,SWAT模型可以为变化环境下新兴江流域的水资源规划与管理工作提供有效的参考依据。

几种图像数据隐藏方法的比较研究

近年来,图像数据隐藏技术得到了突飞猛进的发展,得到了很多鼓舞人心的成果。在图像隐藏技术中,使用最多的图像嵌入规则有三种:加法嵌入规则、乘法嵌入规则以及基于融合技术的图像嵌入规则。本文对这三种图像嵌入规则的性能进行了分析和研究,通过比较我们发现,如果将图像隐藏过程看作是一个水印信道模型,则基于融合技术的图像嵌入规则所能隐藏的信息量远远高于另两种嵌入规则,而乘法嵌入规则其水印信道容量不受原始图像DCT系数标准差变化的影响,因此,在原始图像DCT系数标准差不稳定的情况下,采用乘法嵌入规则是一个好的选择。

数字图像水印嵌入强度的最优估计

提出了一种在数字图像中水印嵌入强度的最优估计方法。对基于一次B啨zier曲线融合方式的嵌入规则进行了研究。在水印图像的提取过程中,水印强度因子的选择是基于极大似然估计方法。对基于一次B啨zier曲线融合方式的嵌入规则与加法、乘法嵌入规则的峰值信噪比进行比较,可以看出前者嵌入水印的峰值信噪比高于另外两种嵌入方法,人类视觉系统不能发觉嵌入了水印的隐秘图像与原始图像的差别;在不知道嵌入水印强度因子的前提下,可根据对水印强度因子的估计,从隐秘图像中将水印提取出来,而且提取效果令人满意;水印图像由二值图像推广到非二值图像。

量子混沌与折叠算法的图像加密系统

本文提出一种量子混沌与折叠算法相结合的图像加密系统。该系统的主要思想是通过量子混沌映射和二维Logistic映射分别进行Arnold变换,得到两个由伪随机数组成的与灰度图像大小相等的矩阵Q、E,然后利用这两个矩阵对图像分别进行以下操作:一是利用矩阵Q对图像从4个方向进行"折叠操作",二是使用前一个像素值与当前像素值进行异或,然后将异或得到的值加上E对应的值,以对当前像素值进行修改,从而达到图像扩散的效果,增加差分攻击的难度。利用MATLAB对测试图像进行模拟仿真分析,结果显示,经该加密系统加密后的图像,其水平、竖直和对角线方向像素值的相关性分别为0.001 006、0.000 152、0.000 789,信息熵H(s)=7.997 3。一系列的实验结果表明该加密系统具有很高的安全性和随机性。

网络环境下中文情感倾向的分类方法

论文从中英文语言差异的角度出发,针对语义倾向方法在中文应用中暴露出来的问题,提出了具体的应用于中文的改进算法。在实验中,运用基金测试文档进行实测以验证改进算法的有效性。实验表明,改进后语义倾向方法在应用于网络环境下中文文本情感倾向分类中具有理想的性能,并具有不需要大量训练样本、对领域知识有较弱的依赖性等特点,展示出良好的应用前景。

CAI课件的综合评价研究

利用模糊神经网络提出了课件综合评价的建模方法,给出了课件的综合评价指标体系。讨论了怎样使用综合评价方法获得综CAICAI合评价的最终结果。

数字图像水印嵌入强度的矩估计方法

在水印图像是均值为零的随机二值序列、原始图像是服从Weibull分布 (具有参数α和 β)的独立同分布随机序列的条件下 ,对于原始灰度图像 ,水印嵌入强度的估计问题可归结为对隐秘图像和原始图像灰度平均值的简单计算的问题 提出矩估计方法 ,实验结果证实了该方法的有效性 对加法、乘法和融合三种嵌入规则的性能进行了比较和分析 。

面向图像语义分类的视觉单词集成学习方法

针对图像的特性,提出了1种视觉单词集成学习方法。该方法建立在3种初始映射方法的基础上,并充分利用图像的矩、纹理直方图、图像傅里叶描述子等图像视觉特征来分类图像语义。相对于3种初始映射方法,采用Boosting集成学习方法生成的视觉单词集合在图像语义分类上比单独使用任意1种映射方法生成的视觉单词集合有明显的提高。实验结果表明,本文所提出的视觉单词Boosting集成学习方法在图像语义区分性和描述能力方面是有效的,能充分反映人对图像内容的理解,具有很好的应用价值。

函数优化中实数型遗传算法的研究

本文给出了实数型遗传算法的基本概念及其在函数优化中的应用 .大量的计算机模拟实验表明 ,新算法在收敛速度方面有了很大的提高 。

改进型遗传算法及其性能分析

本文受模拟退火技术的启发引入了一种新的改进型遗传算法 .在二进制编码的基础上 ,研究了交叉位置等概率选取交叉操作的不利影响 .在此基础上提出了一种每个基因位交叉概率自适应变化的新的交叉操作 .模拟结果表明 ,新算法的收敛性能远远高于标准遗传算法 .

冻土路基微动探测方法应用探讨

以哈尔滨某高铁路基勘探为例,采用空间自相关方法提取微动信号频散特征,获取地下150 m介质的横波速度结构及分层特征。结果表明,微动方法可穿透冻土区较厚的覆盖层探测基岩面,且分层界面与钻孔资料一致。该方法施工便利、适用性强,结合钻探资料可精确刻画地下地质层位分布,减少钻探工作量,节约经济成本,具有较高的应用价值和科学意义。

离散Hopfield联想记忆神经网络的渐近行为

该文对一类离散 Hopfield联想记忆神经网络的渐近行为进行了讨论 ,首先提出这类 I/ O函数取为Sigm oid型函数的离散 Hopfield联想记忆神经网络的数学模型 ,讨论并给出了这种模型的一系列性质 ,例如运动轨迹的有界性、平衡点的唯一性以及渐近稳定性等 ,得到了平衡点渐近稳定的充分条件 .检验这种神经网络模型的渐近稳定性 ,只需要测试一个特定矩阵的定性性质或特定不等式即可 .这些结果可用于离散