基于QFD&TRIZ的帕金森患者助行器优化设计研究

目的 帕金森病作为常见神经类病症,严重影响着病患群体的生活。为提高帕金森病患者使用助行器产品的便利性,提出基于QFD&TRIZ的帕金森患者助行器优化设计方法。方法 将QFD&TRIZ理论组合作为优化帕金森助行器的研究方法。通过对用户特点和助行器功能的分析获取用户需求,并采用访谈调研总结出重点需求。运用QFD理论方法,构建出帕金森患者助行器功能质量屋,将用户的重点需求转化为技术需求;运用TRIZ理论进行冲突问题的分析与转化,并针对设计层面产品特性的矛盾提出解决方案。结果 优化帕金森患者助行器,让患者在实现助力行走的同时,可不完全依赖产品进行一定程度的运动康复训练;为患者提供震颤反馈及短期休息功能,实现产品功能多维度的转化。结论 通过对帕金森患者助行器的整体分析和优化设计,提出了将QFD&TRIZ理论融合并应用于帕金森患者助行器产品设计的可能。     

基于本地化差分隐私的时序位置发布方案研究

为了解决基于位置的服务（Location Based Service,LBS）在收集用户位置数据时造成的隐私泄露,提出一种本地化差分隐私位置发布模型.首先,该模型采用了灵活的位置隐私保护方案（个性化隐私设置）,即由用户选择已设定的多种隐私策略或定制隐私策略,在此基础上设计了定制隐私策略位置扰动算法（Customized Privacy policy Location Perturbation algorithm,CPLP）;其次,提出并设计一种基于隐马尔可夫模型的时序关联位置隐私发布算法（Temporal Relational Location Privacy publishing algorithm,TRLP）,解决发布时序位置时产生的隐私泄露;最后,在GeoLife数据集和Gowalla数据集上通过对比实验验证了该模型的有效性.