论文研究基于广义Gibbs先验的低剂量XCT优质重建研究.pdf

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题，结合广义高阶容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波算法，提出了一种自适应广义高阶容积卡尔曼滤波（AGHCKF）方法。采用广义高阶容积准则和矩阵对角化变换，以提

首次对标准模型下基于身份广义签密体制进行了研究。利用双线性对，提出了基于身份的广义签密方案,并在标准模型下证明了方案的安全性。结果表明，方案的保密性在DBDH假设下是适应性选择密文攻击下不可区分的，在

研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计，通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征，将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程，能成功克服流量矩阵估计的病态特性，获得精确的估计值。仿真结果表明，该估计算法

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为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率,针对泊松算法在实际工程应用过程中产生的数据空白现象以及不能很好地捕捉重建表面局部细节的缺陷提出了改进。通过对采样点中的异常点进行详细分析,根据分析结果进行相应的

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