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张彪

作品数：6 被引量：22H指数：3
供职机构：江南大学通信与控制工程学院电气自动化研究所更多>>
发文基金：公益性行业科研专项更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信化学工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇电子电信

主题

  • 3篇子群
  • 3篇粒子群
  • 2篇隐写
  • 2篇隐写分析
  • 2篇优化算法
  • 2篇图像
  • 2篇网络
  • 2篇小麦
  • 2篇粒子群优化
  • 2篇粒子群优化算...
  • 2篇混沌
  • 2篇混沌粒子群
  • 2篇混沌粒子群优...
  • 2篇混沌粒子群优...
  • 1篇调色
  • 1篇调色板
  • 1篇动态搜索
  • 1篇信息隐藏
  • 1篇硬件
  • 1篇支持向量

机构

  • 6篇江南大学
  • 1篇华东理工大学
  • 1篇河南工业大学

作者

  • 6篇张彪
  • 5篇纪志成
  • 2篇周治平
  • 2篇高春能
  • 1篇李东森
  • 1篇吴栋

传媒

  • 3篇系统仿真学报
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇粮食加工

年份

  • 4篇2015
  • 2篇2007
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
图像隐写分析及其硬件实现原理被引量：1
2007年
分析了隐写术中路径的生成方法,针对随机序列在路径生成中的工作原理,引入了安全Hash函数解决随机置换过程中的碰撞问题;通过路径生成中密码分析原理,提出了基于FPGA的硬件实现方案。
周治平张彪纪志成
关键词：图像隐写密码术密码分析
GIF图像的EzStego隐藏算法及其分析被引量：1
2007年
随着信息隐藏技术的发展,信息检测技术也越来越被人关注,其中检测分析的也变得更加重要。通过对GIF图像的信息隐藏嵌入方法中典型的EzStego算法做了分析,并根据其工作原理,实现了一种利用GIF图像中相邻像素之间平滑度的统计特征进行分析的方法。实验结果表明,该方法能有效地检测EzStego算法隐藏的信息。同时,对该方法的适用范围进行了分析。
张彪周治平
关键词：信息隐藏调色板隐写分析像素索引
基于GRNN的小麦加工过程能效优化
2015年
针对小麦加工过程中的能耗问题,提出了一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)的能效优化方法。为了解决GRNN的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的参数选择方法。并将此预测模型与混沌粒子群算法相结合,在面粉产量一定的前提下,寻找最优的加工参数组合,使得能耗最低。仿真结果表明,优化的GRNN模型具有较高的预测准确率,与混沌粒子群算法相结合,能够找到最优的加工参数组合,有效的进行小麦加工过程中的能效优化。
高春能张彪李东森纪志成
关键词：广义回归神经网络混沌粒子群优化算法
基于自适应动态搜索粒子群的SVM参数优化研究被引量：10
2015年
针对小麦加工HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)关键控制点的选择问题,采用一种基于支持向量机模型来实现关键控制点智能发现的方法。为了提高小麦加工关键控制点发现试验的识别稳定性和精确性,提出一种自适应动态搜索粒子群算法优化SVM模型的核函数参数方法,该算法引入进化因子和进化阈值估计进化状态,动态调整搜索策略。当进化因子大于进化阈值时,采用基本粒子群搜索策略;反之,采用反向搜索策略,以扩大种群的多样性。算法基于进化因子为速度定义了速度惯性参数。仿真结果表明,基于ADS-PSO的SVM模型能够很好的实现关键控制点的智能发现,并取得了较高的识别率和稳定性。
高春能张彪纪志成
关键词：HACCP小麦加工
基于无线传感器网络的改进APIT定位算法被引量：7
2015年
针对无线传感器网络中近似三角形内点测试法(Approximate Point-In-Triangulation Test,APIT)对锚节点密度要求高,并且会出现Out-To-In或者In-To-Out误判和节点失效等问题,提出了一种基于无线传感器网络的改进APIT定位算法。该方法利用一种基于方向搜索的移动节点,结合经过高斯拟合处理的接收信号强度指示值(Received Signal Strength Indicator,RSSI)定位算法来解决误判问题,并采用一种几何方法对失效节点进行处理。通过MATLAB对改进的APIT算法进行仿真,实验结果表明,改进后的定位算法在定位精度和误判次数方面均比传统APIT定位算法和基于移动锚节点的改进APIT算法有了很大的提高。
吴栋纪志成张彪
关键词：无线传感器网络
基于优化SVM的反渗透脱盐水故障诊断被引量：3
2015年
针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法。为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。将混沌理论引入粒子群优化算法中,提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,有效地提高了粒子群算法的收敛速度和精度,得到了优化的SVM模型。并将此模型应用于反渗透脱盐水系统的故障诊断中。仿真结果表明,改进的SVM分类器能有效地诊断出反渗透膜故障,并且取得了较高的准确率和诊断效率。
张彪邢健峰纪志成
关键词：支持向量机混沌粒子群优化算法故障诊断
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