云概念相似性度量及其在數(shù)字水印中的應(yīng)用研究.pdf

1、不確定性知識(shí)表示和處理，包括定性定量轉(zhuǎn)換、軟計(jì)算、變粒度計(jì)算等，逐漸成為網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中亟待解決的熱點(diǎn)問(wèn)題。雙向認(rèn)知計(jì)算模型——云模型是李德毅院士在結(jié)合概率論和模糊數(shù)學(xué)理論兩者的基礎(chǔ)之上，通過(guò)賦予樣本點(diǎn)以隨機(jī)確定度統(tǒng)一刻畫(huà)概念的隨機(jī)性、模糊性及其關(guān)聯(lián)性。不確定性知識(shí)的表示和處理在人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域能有廣泛應(yīng)用。在運(yùn)用云模型的時(shí)候，對(duì)定量的數(shù)據(jù)，往往使用云變換將其轉(zhuǎn)換為定性概念，通過(guò)定性概念的相似性度量，來(lái)表征數(shù)據(jù)的相似性。在云

2、數(shù)字水印技術(shù)方面，云概念間的相似性度量分析的作用尤為明顯，例如對(duì)提取嵌入到宿主對(duì)象的水印云滴后，將會(huì)判斷提取的云水印是否就是嵌入到宿主的水印云滴。云概念相似性度量算法的好壞影響到云模型在運(yùn)用中的效率和精度，因此研究云概念間的相似性有一定的理論價(jià)值和實(shí)際意義，也是對(duì)云模型研究的擴(kuò)展。
　　 本文的主要工作包含以下幾個(gè)方面:
　　 1)介紹了不確定計(jì)算的相關(guān)知識(shí)以及雙向認(rèn)知計(jì)算模型——云模型。
　　 2)正態(tài)云概念的

3、相似性度量已有多種算法被提出，分析了現(xiàn)有云概念間的相似性度量算法，存在如下不足:時(shí)間復(fù)雜度高、對(duì)數(shù)字特征值要求過(guò)高、不能較好推廣至高階、區(qū)分度低等。在現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)上，推廣了期望曲線的定義，推導(dǎo)了云概念間每階期望曲線間的距離公式，再通過(guò)加權(quán)求平均距離來(lái)得到兩個(gè)正態(tài)云概念的相似度，提出了基于多階期望曲線加權(quán)的云概念相似性度量算法。
　　 3)將不確定性數(shù)學(xué)模型引入數(shù)字水印領(lǐng)域，把關(guān)注點(diǎn)放在研究水印的產(chǎn)生、提取，以及驗(yàn)證云水印的存