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单水印算法在图像保护中功能较为单一，文中提出了一种基于分块的离散余弦变换DCT和离散小波变换DWT相结合的双水印算法。小波域水印算法基于人类视觉特性HVS对图像进行分解，具有较好的鲁棒性，可作为图像版权保护；基于分块的离散余弦变换水印算法鲁棒性较差但可块定位，可用于图像完整性认定。同时，设计嵌入模型时论证了两种水印的嵌入顺序，使后嵌入的dct域水印不会对先嵌入的dwt域水印形成攻击。经攻击测试，该算法DCT域水印可较好的反映出图像被篡改情况；同时DWT域水印对恶意攻击有较好的抵抗力，能作为版权保护的有效手段。

借鉴多媒体数字水印技术，提出了一种基于混沌的DCT域关系数据库水印算法，运用混沌序列对版权图像加密生成水印信息，并嵌入到候选属性的DCT中频系数中。利用DCT在频域中实现水印与载体的融合，隐蔽性更强，弥补了空域水印算法的不足；混沌序列的伪随机性和初值敏感性为数字水印的安全性提供了保证。实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的不可见性。

matlab蔡氏混沌电路仿真代码 Discrete-Collaborative-Filtering in python This is implementation Discrete-Collaborative-Filtering in python refered as below links. Implementation DCF in matlab Original paper Hanwang Zhang, Fumin Shen, Wei Liu, Xiangnan He, Huanbo Luan, Tat-Seng Chua. "Dicrete Collaborative Filtering". SIGIR 2016 Dataset

为了利用信息系统对象在数据空间中分布，通过对对象的模糊聚类，计算每一类在坐标轴上的统计值。利用正态概率分布特性，引入重叠度和空隙度选取合适的概率，确定最优的区间端点，实现连续属性离散化。

提出一种连续属性值域划分的离散化新方法，该方法定义一个新的离散化函数，依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表；此外，采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失，减少分类错误。仿真结果和统计分析表明，提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力。

离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价matlab代码

这是在matlab上的基于离散Hopfield的高校科研能力评价。直接运行main.m即可看到每个高校对每项科研能力的统计图

基于状态观测器的离散线性多智能体系统协同输出调节