针对社交网络中用户抄袭难以识别的问题，为保障原创作者权益并对具有抄袭行为的用户进行追责，提出了区块链下社交网络用户抄袭识别方案。针对现有区块链缺少通用溯源模型的问题，设计基于区块链的溯源信息管理模型来记录用户操作信息，为文本相似度检测提供依据。在Merkle树和布隆过滤器结构的基础上，设计了新的索引结构BHMerkle，减少了区块构建和查询时的计算开销，实现了对交易的快速定位。同时提出多特征权重Simhash算法，提高了词权计算的准确性并提高签名值匹配阶段的效率，从而对具有抄袭行为的恶意用户进行识别，并通过奖惩机制遏制恶意行为的发生。抄袭识别方案在不同主题的新闻数据集上的平均准确率为94.8%，平均召回率为88.3%，相较于多维度Simhash算法和基于信息熵加权的Simhash（E-Simhash）算法，平均准确率分别提升了6.19、4.01个百分点，平均召回率分别提升了3.12、2.92个百分点。实验结果表明，所提方案在抄袭文本的查询及检测效率方面均有所提升，且在抄袭识别方面具有较高的准确性。

针对最近邻分类算法性能受到所采用的相似度或距离度量方法影响大，且难以选择最优的相似度或距离度量方法的问题，提出一种采用多相似度的基于有序规范实数对的K最近邻分类算法（OPNs-KNN）。首先，在机器学习领域中引入有序规范实数对（OPN）这一新的数学理论，利用多种相似度或距离度量方法将训练集和测试集中所有样本全部转换为OPN，使每个OPN均包含不同的相似度信息；然后再通过改进的最近邻算法对OPN进行分类，实现不同相似度或距离度量方法的结合与互补，从而提高分类性能。实验结果表明，在Iris、seeds等数据集上与距离加权K近邻规则（WKNN）等6种最近邻分类的改进算法相比，OPNs-KNN的分类准确率提高了0.29~15.28个百分点，验证了所提算法能大幅提升分类的性能。

日志能记录系统运行时的具体状态，而自动化的日志异常检测对网络安全至关重要。针对日志语句随时间演变导致异常检测准确率低的问题，提出一种无监督日志异常检测模型LogCL。首先，通过日志解析技术将半结构化的日志数据转换为结构化的日志模板；其次，使用会话和固定窗口将日志事件划分为日志序列；再次，提取日志序列的数量特征，使用自然语言处理技术对日志模板进行语义特征提取，并利用词频-词语逆频率（TF-IWF）算法生成加权的句嵌入向量；最后，将特征向量输入一个并列的基于卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络的模型中进行检测。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明，所提模型较基准模型LogAnomaly在异常检测的F1?score上分别提高了3.6和2.3个百分点。因此LogCL能够对日志数据进行有效的异常检测。

针对传统的数码迷彩生成方法无法根据背景实时生成数码迷彩的问题，提出一种基于循环一致性对抗网络的数码迷彩生成方法。首先，使用密集连接卷积网络提取图像特征，将学习到的数码迷彩特征映射到背景图像中；其次，加入颜色保持损失来提高数码迷彩的生成质量，保证生成的数码迷彩与周围的背景颜色相一致；最后，在判别器中加入自归一化神经网络以提高模型对噪声的鲁棒性。由于缺乏数码迷彩伪装效果的客观评价标准，采用边缘检测算法与结构相似性（SSIM）算法对生成的数码迷彩的伪装效果进行评估。实验结果表明，该方法在自制数据集上生成的数码迷彩伪装的SSIM得分比已有算法的得分降低了30%以上，验证了它在数码迷彩生成任务上的有效性。

针对多指数连续相位调制(Multi-h CPM)信号的符号定时恢复困难且算法复杂的问题，提出了一种多指数(Multi-h) CPM信号的非数据辅助的前馈符号定时恢复算法。该算法基于Multi-h CPM信号的调制指数同步偏差和符号定时偏差的联合似然函数，通过平均可能的调制指数同步偏差所对应的期望函数将其联合似然简化，得到符号定时偏差似然函数以及符号定时偏差估计值，并给出了其定时偏差估计算法的修正的Cramer-Rao限(MCRB)以及其符号定时恢复的实现方案。仿真结果表明，该算法适用于全响应和部分响应的Multi-h CPM信号，符号定时恢复性能良好且对残留载波频偏和调制指数同步偏差不敏感。

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在ROI图像编码中的应用。根据SPIHT编码方法的特性、ROI区域小波系数提升后整幅图像小波系数的特点及人眼视觉特性，提出改进算法。同时提出质量等级因子的概念并给出了其数学表达式。本文提出的改进算法可在保证ROI质量等级的同时提高整幅图像的主观效果。仿真实验证明了改进方法的有效性及质量等级因子的调节作用和其公式的正确性。