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1. 基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法

李琦, 颜斌, 陈娜, 杨红梅

计算机应用 2019, 39 (2): 483-487. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071471

摘要（490）

PDF （830KB）（282）

对于可逆水印技术在三维医学图像中的应用问题，提出一种基于单向预测误差扩展的三维医学图像可逆水印算法。首先根据像素间的三维梯度变化预测像素从而得到预测误差；然后结合磁共振成像生成的三维医学图像的特征，采用单向直方图位移与预测误差扩展相结合的方法将外部信息嵌入至三维医学图像；最后，重新预测像素，提取外部信息，恢复原始三维图像。实验结果表明，在MR-head和MR-chest测试数据体上，与二维梯度预测相比，所提算法预测误差的平均绝对偏差分别降低1.09和1.40，每个像素的最大嵌入容量分别增加0.0456比特和0.1291比特，从而能够更准确地预测像素值，嵌入更多的外部信息。该算法可应用于对三维医学图像的篡改检测以及患者隐私保护。

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2. 基于故障传播的模块化BP神经网络电路故障诊断

何春, 李琦, 吴让好, 刘邦欣

计算机应用 2018, 38 (2): 602-609. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061516

摘要（467）

PDF （1169KB）（414）

大规模的数模混合电路所含故障模式众多，电路故障状态复杂，且易发生传播，因而电路故障诊断难度较大。针对大规模电路发生故障时存在故障传播的问题，提出一种基于故障传播的模块化BP神经网络（MBPFP）故障诊断方法。首先，在电路模块划分的基础上分析子电路间的故障传播，并将故障源和故障传播源"模块化"；然后，通过子电路的异常检测模型进行一级定位，缩小故障原因集合，确定故障模块；最后，利用目标模块的BP神经网络模型进行二级定位，实现故障诊断并识别故障模式。与传统BP神经网络等方法进行比较的实验结果表明，MBPFP故障诊断方法具有较高的故障覆盖率，在定位准确率方面提高了至少8个百分点，其性能优于传统BP神经网络等方法。

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3. 智慧健康中基于属性的访问控制方案

李琦, 熊金波, 黄利智, 王煊, 毛启铭, 姚岚午

计算机应用 2018, 38 (12): 3471-3475. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071528

摘要（531）

PDF （764KB）（333）

针对智慧健康（S-health）中个人健康档案（PHR）的隐私保护问题，提出了一种外包解密可验证并可代理的基于属性的访问控制方案。首先，利用密文策略属性基加密（CP-ABE）方法，实现PHR的细粒度访问控制；其次，通过将复杂的解密计算外包至云服务器，并利用授权机构来验证云服务器返回的部分解密密文（PDC）的正确性；然后，基于代理方法，受限用户可将外包解密及验证委托给第三方用户执行而不泄露隐私；最后，在标准模型下证明了方案的自适应安全性。理论分析结果表明，用户端解密仅需执行一次指数运算，该方案具有较强的安全性与实用性。

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4. 面向稳定性的基于权值的车辆自组网分簇算法——SWBCA

林磊肖晓强徐明魏李琦

计算机应用 2010, 30 (07): 1711-1713.

摘要（1371）

PDF （651KB）（1956）

分簇技术是提高无线自组网性能的关键技术之一，增强分簇算法的稳定性即减少簇结构的变化可以有效降低其维护开销。针对车辆自组网的特点，提出了一种面向稳定性的基于权值的车辆自组网分簇算法——SWBCA。该算法使用车辆节点的度数与理想度数的差值以及车辆节点相对于邻居节点的移动性两个指标计算车辆节点的综合权值进而选举簇头，并使用蒙特卡洛思想对簇的维护过程进行优化来提高稳定性。通过NS2模拟实验表明，SWBCA算法较其他算法具有较强的稳定性,并能有效改善车辆自组网的广播性能。