搜索
作品简介： 作品针对电力系统、网络管理、自动控制、工业生产和经济动态分析等相关领域中，存在着大量的被各类噪声污染的且难以建立起随时间动态变化模型的随机过程，而开展基于输出数据的动态变量估计方法研究。论文已开展的研究内容具有一定的理论上的意义；论文中的建模方法与相关方法相比具有强的先进性；论文中得到的估计方法若经过针对相关对象的实际改进，也可以推广应用到许多相关领域。
作品简介： 在本文中，作者通过在隐写图片中引入逆向加性噪声，使隐写分析器对隐写信道的前提假设无效化，从而提高隐写信道的安全性。作者还提出了一种基于网络流的最优隐写算法，其实验结果表明，可在不增大掩体图片与隐写图片间海明距离(Hamming Distance)的情况下有效降低信息嵌入带来的统计性失真，且该算法支持全局交互的失真函数。
作品简介： 在栈和队列的研究中通常只讨论单栈、共享栈、多链栈、链队列和顺序循环队列等内容。基于对存储空间以及存储结构自适应性的考虑，本项目在已有结构的基础上提出了动态栈、动态双端栈、动态多栈、动态循环队列、循环多队列以及动态循环多队列等新的存储结构，并对这些结构进行了深入研究。该项目解决了一些实际问题，也指明了今后的研究方向。项目自启动以来，已在省级以上学术期刊发表论文7篇，其中国家权威期刊发表论文4篇。
