多路复用网络可以形象地描述复杂系统中个体之间的相互作用关系，模体作为一种高阶结构在网络中频繁出现。与单层模体相比，多重模体具有数量多、种类繁、结构杂的特点。鉴于目前缺少针对多重模体的完整检测算法，提出一种适用于多路复用网络的快速多重模体检测算法（FAMMD）。首先，通过改进ESU（Enumerate SUbgraphs）算法进行多重子图枚举；其次，使用层标记和二进制字符串相结合的方法加速同构检测的过程，并且构造了保持度序列和层间依赖性不变的零模型进行多重子图测试；最后，在两层真实网络上进行了模体检测，多重模体表现出紧密相连的三联模式，且在社交网络中更加同质，在交通网络中则更加互补。实验结果表明，所提方法可以准确、快速地检测出反映网络结构特性和符合实际情况的多重模体。
针对信用风险评估中数据集不平衡影响模型预测效果的问题，提出一种基于边界自适应合成少数类过采样方法（BA-SMOTE）和利用Focal Loss函数改进LightGBM损失函数的算法（FLLightGBM）相结合的信用风险预测模型。首先，在边界合成少数类过采样（Borderline-SMOTE）的基础上，引入自适应思想和新的插值方式，使每个处于边界的少数类样本生成不同数量的新样本，并且新样本的位置更靠近原少数类样本，以此来平衡数据集；其次，利用Focal Loss函数来改进LightGBM算法的损失函数，并以改进的算法训练新的数据集以得到最终结合BA-SMOTE方法和FLLightGBM算法建立的BA-SMOTE-FLLightGBM模型；最后，在Lending Club数据集上进行信用风险预测。实验结果表明，与其他不平衡分类算法RUSBoost、CUSBoost、KSMOTE-AdaBoost和AK-SMOTE-Catboost相比，所建立的模型在G-mean和AUC两个指标上都有明显的提升，提升了9.0%~31.3%和5.0%~14.1%。以上结果验证了所提出的模型在信用风险评估中具有更好的违约预测效果。
针对虚拟现实（VR）大空间下为重定向行走的用户提供被动触觉时存在的虚实交互目标无法一一对应的问题，提出了一种用两个物理代理作为触觉代理为多个虚拟目标提供触觉反馈的方法，以在基于人工势场（APF）的重定向行走过程中，交替地满足用户被动触觉的需求。针对重定向行走算法本身以及标定不精确等原因造成的虚实不对齐的问题，对虚拟目标的位置及朝向进行设计并且在交互阶段引入触觉重定向。仿真实验表明对虚拟目标位置和朝向的设计可以大幅降低对齐误差；而用户实验结果证明触觉重定向的引入进一步提升了交互准确性，且能为用户带来更丰富、更具沉浸感的体验。
基于正域的属性约简算法是利用"下近似"思想,仅考虑被正确区分样本数的约简算法。借鉴"上近似"的思想,利用"邻域信息粒"的概念定义了区分对象集,探讨了其基本性质,并提出了基于区分对象集的属性重要度度量及启发式属性约简算法。该约简算法既考虑信息决策表的相对正域,也考虑以核属性为启发信息逐个增加条件属性时对边界域样本的影响。通过实例分析,说明了所提算法的可行性,并且以6个UCI标准数据集为实验对象,与基于正域的属性约简算法进行对比实验。实验结果说明,采用提出的约简算法得到的约简属性集,与基于正域的属性约简算法相比,在进行分类任务时的分类精度能够保持不变或有所提高。
为了提高高斯传输信道的数据传输效率,提出了一种基于叠加编码及多用户调度的高斯传输信道优化算法(MGSC)。首先,该算法提出了高斯传输信道的系统模型,分析源-端的距离概率密度函数和累积分布函数以及用户的平均功率增益;接着,在高斯传输信道上采用最优的叠加编码与连续干扰消除的方法,并根据各个用户的效用函数来执行最佳的功率和速率分配,并通过概率优化方法来对信道用户进行选择,接入最佳的传输信道;最后,实验仿真结果表明,在信道接入用户变化的情况下,相比双向中继信道无线信号和功率传输优化算法(TWRC)以及基于矩阵与格球解码(LSD)技术的数据传输算法,MGSC的信道总数据传输速率分别提升10.2%和21.7%,并且信道增益的平均效果分别高出5.7%和6.4%。因此,MGSC在信道传输速率和信道增益上有较好的优化效果。
针对现有基于混沌的医学图像加密算法的鲁棒性和效率不足,提出了一种基于快速混沌置乱的鲁棒型医学图像加密算法RMIEF-CS。算法利用两个低维的混沌系统交替迭代产生混沌序列,较好地解决了由于计算机精度有限而带来的混沌收敛问题;然后利用生成的混沌序列对图像明文数据流进行第一次置乱加密,对得到的密文采用新的混沌序列进行再次置乱得到最终密文。置乱过程中引入双向密文反馈机制增加算法的安全性和鲁棒性;算法利用低维的混沌系统生成密钥,在置乱过程中无需耗时的排序操作,并适合于任何形状的图像,具有较好的时间效率和通用性。通过仿真实验验证了RMIEF-CS具有较好的加密性能,并能在密文受损情况下解密出原始医学图像的近似版本。另外,RMIEF-CS比基于均匀置乱和混沌映射的加密方法在时间效率上提高6倍左右,因而能适用于大数据量的医学图像实时保密传输。
