基于电阻抗扫描成像的乳腺癌自动诊断及参数提取

电阻抗扫描成像作为一种无损功能成像方法, 在乳腺癌诊断方面已经成为X射线乳腺成像的辅助诊断工具. 基于电阻抗扫描成像(Electrical impedance scanning, EIS )的人工诊断方法主观性强、诊断性能差异性较大. 本文提出了一种新的乳腺癌参数提取算法—全参数提取算法(Complete parameters extraction algorithm, CPEA), 并在此基础上设计了一个乳腺癌诊断算子—异常能量指数(Abnormal energy indicator, AEI), 可将乳腺癌诊断及癌灶参数提取合二为一.临床实验表明, 新方法可用于乳腺癌的实时诊断,具有较高的灵敏度和特异度, 同时能够给出癌灶的完整参数信息.     

不确定图最可靠最大流算法研究

文中首先基于可能世界模型提出了不确定图的最可靠最大流问题和可靠性计算模型,这对于构建可靠性网络、可靠传输路径选择以及系统薄弱环节分析等一系列实际问题具有重要意义;然后基于简单路径组合思想提出了一种求解最可靠最大流的算法SPCA,通过简单路径流量的组合,在无需求得所有最大流分布的情况下获得最可靠最大流,并在组合过程中引入概率剪枝与约束剪枝策略,对无效组合进行过滤,从而显著地提高了算法效率;接着文中针对SPCA算法易受路径数量及瓶颈容量影响的问题,又提出一种基于状态空间划分的最可靠最大流算法SDBA,该算法的主要思想是将不确定图所蕴含的子图空间划分为互不相交且满足最大流值的闭合区间集合,进而寻找所有闭合区间中概率最大的下界状态,经证明这个下界状态对应子图中的最大流分布为最可靠最大流;最后通过实验,比较了两种算法的性能.实验结果表明SDBA算法相对于SPCA算法其空间复杂度有一定的增加,但时间复杂度方面具有较大的优势,能够很好地解决SPCA算法性能受制于容量的问题,具有更好的性能与适用性.     

一种面向聚类的对数螺线数据扰动方法

面向挖掘应用的隐私保护数据发布要求对数据集进行隐藏的同时维持数据的挖掘可用性,数据扰动是解决该问题的有效方法.现有的面向聚类的数据扰动方法难以兼顾原始数据个体隐私和维持数据聚类可用性,对此提出了一种基于对数螺线的隐私保护数据干扰方法.通过构建面向聚类的隐私保护数据扰动模型,利用对数螺线对原始数据进行扰动隐藏,维持原始数据的k邻域关系稳定,实现数据集聚类可用性的有效维护;进一步提出多重对数螺线扰动的策略,提高隐私保护强度.理论分析和实验结果表明:文中方法能够有效地避免数据隐私泄露,同时维持数据的聚类可用性.     

WSN中基于UWB和移动信标点的安全定位方法

随着无线传感器网络(WSN)理论和技术的发展,基于位置的应用(如基于位置的存取控制)已成为一种新的需求.然而已有的定位系统没有考虑到特定环境下攻击者利用放大器、定向天线或者通过被俘获节点进行攻击的情形.本文利用超宽带技术(UWB)的优点,提出一种基于UWB和移动信标点的安全定位方法,更适合WSN中基于位置估计的应用需求.该方法首先定位出网络中用户节点的位置,然后进行位置验证,去除恶意信标点,最终实现准确定位.通过实验表明了该方法的有效性.     

基于赌轮选择遗传算法的数据隐藏发布方法

面向聚类挖掘的隐私保护微数据发布是数据挖掘研究的新兴热点之一,其目标是通过对微数据数值的修改实现对微数据隐私的保护,同时保证隐藏后数据具有与原数据集相同(或相似)的聚类效果.从保持数据邻域关系稳定的角度,提出一种基于赌轮遗传的干扰方法RWSGA,采用在数据点的k邻域内运用赌轮算子随机选择2个数据点进行交叉或变异的思想实现数据隐藏.进一步,提出从高密度点区域筛选k邻域中心以改进变异操作选择域的优化策略,解决变异操作可能导致数据扰动幅度过大的问题.理论分析和实验结果表明,该方法能较好地对原始数据进行扰动修改以保护数据隐私不泄露,同时保证发布前后的数据聚类结果差异较小.     

基于特征串匹配的X射线荧光光谱仪数据采集

针对水泥企业在异构环境下采集X射线荧光光谱仪数据的问题,提出一种基于特征串匹配的数据采集算法,在此基础上构建一个具有通用性的水泥质量管理系统,用于自动实时地采集、存储和上传样品质量数据。应用结果证明,该系统运行情况良好,适应能力较强,较大地提高了水泥企业质量管理和生产控制能力。     

基于取整划分函数的k 匿名算法

提出一种基于取整划分函数的k匿名算法,并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界.特别地,当数据集大于2k2时,该算法产生的匿名化数据的匿名组规模的上界为k+1;而当待发布数据表足够大时,算法所生成的所有匿名组的平均规模将足够趋近于k.仿真实验结果表明,该算法是有效而可行的.     

基于变精度粗糙集的入侵检测研究

网络行为的复杂性和动态变化使得入侵检测数据中存在大量干扰信息,入侵检测的误警率和漏警率很高,变精度粗糙集增强了粗糙集模型的抗干扰能力,适合分析不确定的数据集合。运用变精度粗糙集为入侵检测系统进行形式化描述,建立入侵检测信息系统和入侵检测模型。设计β参数调整算法,将训练数据集离散化后进行信息系统约简,然后生成入侵检测规则库,根据规则库进行入侵检测。模拟实验证明本方法具有良好的检测性能,可以适应网络行为的动态变化并检测出潜在的攻击行为。     

一种基于坐标和的保护位置隐私近邻查询方法

空间定位和无线通信技术的成熟促进了基于位置服务(Location Based Service,LBS)的发展,用户通过向LBS服务器发送位置和查询信息获取相应服务。这种模式不可避免地带来对用户个体隐私的侵犯。随着用户对个体隐私信息安全的日益关注,如何在保护用户位置隐私安全下提供基于位置的查询服务成为研究的热点。现有的基于可信第三方的方法主要存在以下问题:(1)难以寻找满足要求的可信第三方;(2)可信第三方容易成为系统的瓶颈,造成系统查询效率和扩展性较差。针对这些问题,提出一种不依赖于可信第三方的隐私保护查询策略,即客户端通过向LBS服务提供方发送其当前位置的二维坐标之和,实现对查询发起用户位置隐私的保护。LBS服务器通过设置基于坐标和的查询处理策略将包含查询结果的候选解反馈给客户端,进一步通过对候选解的有效剪枝,有效降低通信开销以及服务器与客户端的处理代价。理论分析和实验结果表明,算法是可行的,能够有效解决依赖于可信第三方的系统带来的查询效率和系统扩展性较差的问题。     

基于Skyline的动态可信服务选择方法

服务选择是实现服务共享、组合、复用的重要前提。随着具有相同功能属性但非功能属性(如服务质量C Quali- ty of Scrvicc, QoS))不同的候选服务数量日益增多,QoS已成为服务选择的关键指标。然而,在动态网络环境下,服务 选择过程中QoS数据的真实可信性无法得到保障。通过引入包括度量服务资源种类及服务提供商信任的服务信任 ( Trust of Scrvicc, ToS)来构建服务的信任机制。利用Skyline技术的支配关系及投影模型,给出QoS和"hoS两者之 间的关联,提出了基于Sk沙nc的动态服务选择算法,它在确保服务质量的前提下可提高服务选择的可信性。仿真实 验表明了所提算法的可行性与有效性。