基于空间四分的Hilbert位置k-匿名算法设计与实现

位置服务在给人们带来便利的同时也带来了很多的位置隐私问题.位置k-匿名作为保护位置隐私的主要方法,一般通过用一块包含至少k个不可区分位置的匿名区域代替真实位置,从而保护用户的位置隐私,但是过大的匿名区域往往会影响位置服务的效果.本文提出基于空间四分的Hilbert位置k-匿名方法,该方法在首先使用间隔匿名法得到满足k-匿名要求区域的基础上,使用Hilbert方法对该匿名区域进行进一步优化.实验结果表明该方法能够得到包含对象数更接近于k值,且面积更小的匿名区域.     

基于两种网格划分空间隐私保护选择机制

Bottom-Up grid算法和Top-Down grid算法都是基于网格划分空间的高效匿名算法,但它们最终形成的匿名区域大小不一样,而较大的匿名区域带来的后果是通信成本的浪费和匿名时间的延迟.为了解决这个问题,在这两种算法的基础上提出了一种有效的匿名区域选择方法.该方法首先根据匿名度k的要求估算迭代次数,然后计算两种算法包含单元格的数量,最后比较单元格的数量并选择生成单元格数量最少的算法.两种算法的最优选择减少了LBS服务器和匿名器不必要的通信成本的浪费,缩小查询匿名集,从而提高了用户查询质量.     

一种基于粗糙微聚集算法及属性重要度的匿名模型的数据质量评估

提出一种基于属性重要度的匿名模型并改进了微聚集算法,提出一种用于解决微聚集算法在处理分类型数据时存在的问题的方法。并针对改进算法,从粗糙集理角度出发,设计了一种度量函数来衡量匿名化数据的质量。仿真实验证明,改进的方法是有效的。 更多还原     

平面图团覆盖问题的核心化和参数化算法

团覆盖问题是经典的理论计算问题,本文从参数理论角度考虑平面图团覆盖问题,提出了核心化简化规则,通过这些简化规则可以得到平面图团覆盖问题的核心,其规模为4k-4.根据该问题核心设计了参数化算法,可以用O（20k＋n2）复杂度求得平面图团覆盖问题的精确解.通过实验与现有的求解团覆盖的算法进行了比较.     

Geohash编码的k匿名位置隐私保护方案

采用k匿名技术的位置隐私保护方案为了构造匿名位置集,检索历史数据库的时间开销往往较大,位置服务失去了即时的优越性.为解决此问题,提出了基于Geohash编码的k匿名位置隐私保护方案.该方案将用户的经纬度坐标位置泛化到一个区间区域,使用Geohash算法编码;选取与Geohash编码相同的位置,经反向检索构成候选匿名位置...     

一种改进的k-中心点聚类算法及在雷暴聚类中的应用

传统k-中心点聚类算法初始中心点的选取直接影响算法效率和稳定性,易使算法陷入局部最优解,从而影响在带时序群体分析的聚类应用效果.本文提出了一种基于密度信息的k-中心点算法,通过获取样本密度信息来选取初始中心点,有效解决了聚类结果对初始中心点选择的依赖性问题,并应用于雷暴聚类中.雷暴聚类评估实验结果表明了改进算法的有效性.     

基于Rough集从临床数据中提取诊断规则

在医学上,没有正确的诊断就没有正确的治疗.本文提出用简化的分明矩阵方法对临床数据信息表属性约简,并在此基础上提出相应分类和合并诊断规则生成算法.通过对该数据集测试表明,此算法是可行有效的,并缩短了诊断规则长度,有时还能为病人节省不必要的检查.     

基于贝叶斯树和集成学习的异常检测

为解决入侵检测中朴素贝叶斯算法的高数据内部依赖性和决策树容易产生数据"破碎"的问题,本文结合决策树分段的优点和朴素贝叶斯多证据融合的优点,建立了基于贝叶斯树算法的进程服务预测模型,并将bagging集成学习法用于改进贝叶斯树.实验结果表明,模型能有效检测主机异常,且算法的时间复杂度相对较低,适合在线检测.     

基于函数调用图的静态数据分配

在许多嵌入式设计中,数据存储器是稀缺资源.如何基于静态分配方案,用最少的内存空间来存储程序数据成为嵌入式设计中一个非常重要的问题.如果两个函数之间不存在直接或者间接的调用关系的话,这两个函数的局部变量的生命期就没有重叠.这样的两个函数的局部变量可以共用存储空间而不会影响程序的正确性.基于这个思路,本文提出一种基于函数调用图的拓扑排序的最优静态分配算法(TBA)并证明了该分配算法的最优性.该分配算法通过静态分析技术,构建函数调用图(FCG),基于FCG的拓扑排序,计算每个函数的私有数据段的全局地址以及段内每个符号的全局地址,并根据重定位表更新对这些符号的引用.实验结果表明该算法优于前人提出的启发式算法.     

编码混淆：一种新型匿名通信模型

无线网络的特殊性决定了它会受到多种网络攻击的威胁,目前的广播、代理、洋葱路由和包混淆等匿名通信模型都无法完全适应链路开放、拓扑结构动态变化、资源有限的无线网络.本文在比较分析了抗流量分析的匿名技术基础上,根据网络编码具有混淆与伪装数据的功能,提出了一种新型编码混淆匿名通信模型.该模型通过链路层编码混淆、网络层数据包拆分与多径路由等方法相结合,使路由节点数据包出入的对应关系和信息表现形式发生变化,提高匿名通信的抗攻击能力;新模型可以实现通信的保密性与匿名性.     

多元组粗糙集合在规则生成中的应用

多元组粗糙集合是对传统粗糙集合的一种推广,它具有比传统粗糙集合描述更直接,更方便等优点,并能导出决策表中相应的确定规则,可能规则和否定规则,通过比较发现它能有效的提高规则生成效率,文中所给出的算法特别适合于具有重复元组的决策表。     

一种新的基于粗集的增量式规则提取算法

通过引入属性值通配符,进而将规则表示为带通配体的样本－－规则样本,并对粗集的知识约简方法稍作修改,使得加入新样本后更新规则库时能够充分利用已经获得的规则,尽量减小待简的决策表的数据量,避免每次从庞大的原始决策表开始约简,从而加快更新速度,减小计算量,只作少量修改,而不必再从头约简,最后结合个实例阐明了该方法的基本思路。     

基于决策树算法的滑坡危险性区划评价

以浙江庆元县境内滑坡发生集中区为试验区,获取与滑坡危险性有关的因素集,包括数字高程、坡度、对应分析因子、地质图等,采用决策树算法对因素集数据进行数据挖掘,开展滑坡危险性区划,取得了与实际较为一致的结果.因此,利用决策树归纳技术可以快速准确地实现滑坡灾害区域评价与预测,是一种较好的滑坡灾害危险性评价方法.     

一种最佳二叉排序树的动态检索算法

给出了一种最佳二叉排序树的动态检索算法,其性能优于二叉排序树和平衡二叉树,克服了用折半检索方法构造最佳二叉排序树的缺点,且不会因插入结点而发生蜕变,影响检索的性能．     

Rough集中不一致决策表的一种处理方法

Rough集理论在对不一致决策表的处理上一直是较为困难的问题。给出一种处理不一定决策表的方法，可将原决策表加工成为人们决策时满意的决策表。     

近似本体获取的粒计算方法

研究近似概念以及由此而生成的近似本体不仅是必要,而且其重要性日益增加。基于粒计算理论,以信息表作为领域本体的语境,给出获取近似概念和生成近似本体的数据模型,并提出基于粒计算的获取近似概念和生成近似本体的生成算法。实例表明该算法是有效的。     

基于粗糙集和感知器的模式分类方法

基于粗糙集相容关系给出了一个模式分类算法。先通过感知器神经网络训练属性相容权值和相容阈值,再由相容关系确定每个样本的上下近似,通过引入一个用于决策的粗糙隶属函数,给出了分类算法。最后,对IR IS数据集的实验结果表明本算法是有效的。     

过程模拟中热力学模型的选择和使用

归纳了应用于过程模拟的重要热力学模型,对选择力学模型的决策树、热力学性质数据的收集与检验、热力学模型的使用和检验等问题进行了讨论。     

空间索引的新机制——G树

研制空间数据库管理系统，提出一种Ｇ树的空间模型和动态格网的操作算法，设计实现了基于页面的新的空间索引机制，有效的解决了Ｎ维空间数据的索引问题．     

嵌入式数据库多连接查询优化算法的研究

针对地质灾害监测数据管理系统分布式体系结构下的复杂多连接查询，系统介绍了粒子群优化算法的原理和特点，并分析了采用粒子群优化算法求解多连接查询优化问题的有效性．该算法以左深树为搜索空间，采用有序串编码，并改进了基本粒子群优化算法的速度位置公式，将其应用于地质灾害监测数据的测试实验中，取得了良好的效果．