| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-14页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 关系数据库数字水印技术 | 第14-29页 |
| ·数字水印技术 | 第14-19页 |
| ·数字水印技术的概念 | 第14页 |
| ·数字水印系统的模型 | 第14-16页 |
| ·数字水印的分类 | 第16-18页 |
| ·数字水印技术的应用 | 第18-19页 |
| ·关系数据库数字水印技术概述 | 第19-20页 |
| ·关系数据库数字水印技术定义 | 第19页 |
| ·关系数据库数字水印的特点 | 第19-20页 |
| ·关系数据库数字水印系统 | 第20-21页 |
| ·关系数据库数字水印的攻击分析 | 第21-22页 |
| ·关系数据库数字水印算法 | 第22-28页 |
| ·R.Agrawal 的关系数据库数字水印算法 | 第22-24页 |
| ·R.Sion 的关系数据库数字水印算法 | 第24-25页 |
| ·牛夏牧的关系数据库数字水印算法 | 第25页 |
| ·基于云理论的关系数据库数字水印算法 | 第25-26页 |
| ·关系数据库零水印算法 | 第26-27页 |
| ·基于汉字字段的关系数据库数字水印算法 | 第27页 |
| ·几种主要的关系数据库水印算法分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于量子粒子群优化的 K-Means 聚类算法 | 第29-36页 |
| ·聚类分析 | 第29-30页 |
| ·聚类分析的概念 | 第29页 |
| ·聚类分析的方法 | 第29-30页 |
| ·基于 QPSO 的 K-Means 聚类算法设计 | 第30-35页 |
| ·K-Means 聚类算法 | 第31页 |
| ·QPSO 算法 | 第31-32页 |
| ·KQPSO 算法的流程 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于 KQPSO 的关系数据库数字水印算法 | 第36-46页 |
| ·基于 KQPSO 的有意义的关系数据库数字水印算法 | 第36-41页 |
| ·算法的基本思想 | 第36-37页 |
| ·水印预处理算法 | 第37-38页 |
| ·水印嵌入算法 | 第38-39页 |
| ·水印提取算法 | 第39-41页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第41-45页 |
| ·数据的可用性 | 第41-42页 |
| ·水印算法的鲁棒性测试 | 第42-44页 |
| ·算法分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·全文总结 | 第46页 |
| ·工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历 | 第53页 |
