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云数据及大量网络数据需要在保护用户隐私的前提下进行统计和分析,对此提出核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护算法。将云数据进行数学化建模,该算法将隐私保护作为数据转换问题进行处理,转换问题分为隐私不敏感任务和隐私敏感任务两类。该算法形成类间散布矩阵,寻找子空间维度来解决特征值分解问题,并对广义特征值排序,得到广义特征向量对应的最大广义特征值;对云数据进行转换,实现数据隐私保护。实验结果表明,该方法能够实现用户隐私保护,并且核广义特征值分解算法优于子空间隐私保护算法,且两种隐私保护算法都优于其他隐私保护方法。 相似文献
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2019年12月10日,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准并公布了177项国家标准,其中《硫化橡胶或热塑性橡胶压缩应力松弛的测定第2部分:循环温度下试验》等5项橡胶行业新制修订国家标准(如表1所示)将实施。 相似文献
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针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。 相似文献