论文研究了新近提出的Liu混沌系统(2004)的模糊反馈同步方法。Liu混沌系统结构不同于以往的连续混沌系统，本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重构了Liu混沌系统；然后用Lyapunov理论和反馈同步的思想推导了两个重构的Liu系统同步的稳定性条件，并给出了误差系统以衰减率全局渐近稳定的充分条件；最后基于LMI方法进行了仿真实验。良好的仿真结果验证了本文算法的有效性和快速性。

微支付交易具有交易量极大且单次交易额极小的特点，使得复杂的认证协议不适用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率选择微支付方案，把微支付聚合成宏支付，大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保证所有参与者的数据融入概率选择结果的生成, 而且使得所有参与者可以验证结果的公平性。然而，Liu-Yan方案中银行可能获得额外利益，从而破坏了协议的公平性。该文首先分析了Liu-Yan方案的安全威胁，并且以1个用户-1个商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用户-1个商家的模型，以数据承诺技术为基础保障结果的公平性与可验证性。

该文推广了Liu Fang等人(2010)给出的周期为pn, p为奇素数，n为正整数的广义分圆序列的构造，并确定了新构造序列的线性复杂度和自相关函数值的分布。结果表明，推广的构造保持了原构造的高线性复杂度等伪随机特性。由于取值更灵活，较之原构造新构造序列的数量要大得多。

通过对Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可转换环签名方案进行分析，指出了这几个可转换环签名方案存在可转换性攻击或不可否认性攻击，即，环中的任何成员都能宣称自己是实际签名者或冒充别的成员进行环签名。为防范这两种攻击，对这几个可转换环签名方案进行了改进，改进后的方案满足可转换环签名的安全性要求。

基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法通常假设低分辨率图像的降质是固定且已知的，如双3次下采样等，因此难以处理降质(如模糊核及噪声水平)未知的图像。针对此问题，该文提出联合估计模糊核、噪声水平和高分辨率图像，设计了一种基于迭代交替优化的图像盲超分辨率重建网络。在所提网络中，图像重建器以估计的模糊核和噪声水平作为先验信息，由低分辨率图像重建出高分辨率图像；同时，综合低分辨率图像和估计的高分辨率图像，模糊核及噪声水平估计器分别实现模糊核和噪声水平的估计。进一步地，该文提出对模糊核/噪声水平估计器及图像重建器进行迭代交替的端对端优化，以提高它们的兼容性并使其相互促进。实验结果表明，与IKC, DASR, MANet, DAN等现有算法相比，提出方法在常用公开测试集(Set5, Set14, B100, Urban100)及真实场景图像上都取得了更优的性能，能够更好地对降质未知的图像进行重建；同时，提出方法在参数量或处理效率上也有一定的优势。