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作品簡介： 作品針對電力系統(tǒng)、網(wǎng)絡管理、自動控制、工業(yè)生產和經(jīng)濟動態(tài)分析等相關領域中，存在著大量的被各類噪聲污染的且難以建立起隨時間動態(tài)變化模型的隨機過程，而開展基于輸出數(shù)據(jù)的動態(tài)變量估計方法研究。論文已開展的研究內容具有一定的理論上的意義；論文中的建模方法與相關方法相比具有強的先進性；論文中得到的估計方法若經(jīng)過針對相關對象的實際改進，也可以推廣應用到許多相關領域。
作品簡介： 在本文中，作者通過在隱寫圖片中引入逆向加性噪聲，使隱寫分析器對隱寫信道的前提假設無效化，從而提高隱寫信道的安全性。作者還提出了一種基于網(wǎng)絡流的最優(yōu)隱寫算法，其實驗結果表明，可在不增大掩體圖片與隱寫圖片間海明距離(Hamming Distance)的情況下有效降低信息嵌入帶來的統(tǒng)計性失真，且該算法支持全局交互的失真函數(shù)。
作品簡介： 在棧和隊列的研究中通常只討論單棧、共享棧、多鏈棧、鏈隊列和順序循環(huán)隊列等內容?；趯Υ鎯臻g以及存儲結構自適應性的考慮，本項目在已有結構的基礎上提出了動態(tài)棧、動態(tài)雙端棧、動態(tài)多棧、動態(tài)循環(huán)隊列、循環(huán)多隊列以及動態(tài)循環(huán)多隊列等新的存儲結構，并對這些結構進行了深入研究。該項目解決了一些實際問題，也指明了今后的研究方向。項目自啟動以來，已在省級以上學術期刊發(fā)表論文7篇，其中國家權威期刊發(fā)表論文4篇。
