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基于预测误差差值扩展和最低有效位替换的可逆数据隐藏 被引量：2
1
作者 熊志勇 王江晴 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期909-913,920,共6页
将差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展和最低有效位(LSB)替换的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、定位图偏大等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量... 将差值扩展技术应用于彩色图像,提出一种基于预测误差差值扩展和最低有效位(LSB)替换的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、定位图偏大等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,改变差值扩展公式以减少不可扩展差值的数量,提高定位图的压缩率,从而增加嵌入容量;最后,运用LSB替换法嵌入数据,将差值扩展与数据嵌入过程分离,嵌入端和提取端均只需进行一次差值扩展,嵌入和提取效率得以提高。提取端在提取信息时可根据需要无损地恢复原始图像。实验结果表明,该算法在提高嵌入容量和图像质量的同时降低了算法复杂度。 展开更多
关键词 可逆数据隐藏 最低有效位替换 预测误差差值扩展 渐进预测 溢出定位图
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基于模糊粒度相关向量机的缓变故障参数区间预测 被引量：1
2
作者 曲晓燕 张勇亮 +1 位作者 吕晓峰 马羚 《计算机与现代化》 2017年第8期5-12,共8页
为解决相关向量机(RVM)在多样本故障预测中存在的预测精度下降和运算效率低等不足,提出一种基于模糊粒度相关向量机(FGRVM)的缓变故障参数区间预测方法。首先,对参数初始时间序列进行模糊信息粒化(FIG),并采用基于指数相似度的约简方法... 为解决相关向量机(RVM)在多样本故障预测中存在的预测精度下降和运算效率低等不足,提出一种基于模糊粒度相关向量机(FGRVM)的缓变故障参数区间预测方法。首先,对参数初始时间序列进行模糊信息粒化(FIG),并采用基于指数相似度的约简方法对训练集中的冗余数据进行约简;然后,使用自适应极值扰动和自适应变异对简化粒子群算法(ts PSO)进行改进,并以4折交叉验证误差最小为优化目标,采用该粒子群算法(its PSO)实现相关向量机核宽度的自适应选择;最后,采用训练好的RVM预测缓变故障参数的变化区间。以3个经典的大规模、非线性、带噪声的时间序列及国航某航空发动机排气温度变化量(DEGT)为例对该方法的预测性能进行验证,仿真结果表明,相对于RVM和模糊粒度支持向量机(FGSVM),该方法在预测精度和运算效率上都有较大的提高。 展开更多
关键词 缓变故障 区间预测 模糊信息粒化 相关向量机 约简 粒子群算法
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基于负荷比值的计量供热间连网质调节方程 被引量：4
3
作者 王飞 王婷 王慧萍 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2008年第3期316-319,共4页
为了满足计量供热系统热源超量调节和超前调节的要求,避免自主调节用户加热过程的热滞后,实现及时、足量、节能运行,笔者引入同类用户及其室内设计热负荷所占总热负荷的逐时负荷比值,建立了计量供热系统间连网一、二次侧主动质调节-被... 为了满足计量供热系统热源超量调节和超前调节的要求,避免自主调节用户加热过程的热滞后,实现及时、足量、节能运行,笔者引入同类用户及其室内设计热负荷所占总热负荷的逐时负荷比值,建立了计量供热系统间连网一、二次侧主动质调节-被动量调节的运行调节方程。通过实例计算,证实了在逐时负荷比值确定后,虽然用户自主调节随机性很大,但仍然能够确定供热系统在调节状态下的供、回水温度及其流量,进而预测自主调节状态下的逐时供热量。 展开更多
关键词 计量供热 质调节 自主调节 逐时负荷比值 负荷预测
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复合材料裙级间连接结构强度预测 被引量：3
4
作者 李书良 刘勇琼 +1 位作者 甘晓松 刘建超 《固体火箭技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期494-497,共4页
针对复合材料裙级间螺栓-柱销连接结构试件,建立了三维有限元逐渐损伤模型。该模型可模拟试件损伤起始、发展及最终破坏的整个过程,并能较好预测试件破坏的模式和强度。该模型包括应力分析、失效判定准则和材料性能退化3个步骤,采用该... 针对复合材料裙级间螺栓-柱销连接结构试件,建立了三维有限元逐渐损伤模型。该模型可模拟试件损伤起始、发展及最终破坏的整个过程,并能较好预测试件破坏的模式和强度。该模型包括应力分析、失效判定准则和材料性能退化3个步骤,采用该模型对试件进行了损伤扩展分析和强度预测,计算结果与实验结果较吻合。 展开更多
关键词 连接结构 逐渐损伤破坏 破坏准则 强度预测 有限元分析
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污水厂出水COD预测模型的对比分析 被引量：1
5
作者 官宝锐 徐得潜 《环境保护科学》 CAS 2011年第2期65-67,共3页
根据污水厂日报表中的数据分别建立了ARMA、逐步回归分析、基于回归分析的神经网络模型和基于时间序列分析的神经网络模型,通过比较选择了基于时间序列分析的神经网络模型作为对污水厂出水COD的预测模型,其平均预测精度为85%,取得了满... 根据污水厂日报表中的数据分别建立了ARMA、逐步回归分析、基于回归分析的神经网络模型和基于时间序列分析的神经网络模型,通过比较选择了基于时间序列分析的神经网络模型作为对污水厂出水COD的预测模型,其平均预测精度为85%,取得了满意的预测结果,有利于克服根据在线监测调整工艺参数的滞后性的缺陷,保证出水水质。 展开更多
关键词 ARMA模型 逐步回归分析 神经网络 COD预测
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基于季节变动序列渐进模型的环境因素预测 被引量：1
6
作者 张志荣 《环境与开发》 1999年第3期25-26,共2页
在给出季节变动序列渐进模型构造与证明的基础上，通过实例运用比较，表明季节变动序列渐进模型比 Ｇ Ｍ（１ ，１） 模型的输出结果同态性要好，拟合精度更高，更符合客观实际。
关键词 季节变动序列 渐进模型 大气环境因素 预测
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