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1.
摘要:转炉终点钢水锰含量预测,对原料添加和冶炼成本节约具有重要作用。针对凭经验预估的终点锰含量值与实际值较大偏差导致的生产成本升高的问题,建立了一种基于混合策略的改进型鲸鱼优化算法(IWOA)与最小二乘向量机(LSSVM)的转炉终点锰含量预测模型,引入柯西变异提高鲸鱼优化算法(WOA)跳出局部最优的能力;借助惯性权重增强鲸鱼算法局部搜索能力和收敛精度;提出差分变异以增加鲸鱼算法在探索末期的物种多样性和降低陷入局部最优概率。实验结果表明,IWOA LSSVM锰含量预测模型不仅在全局和局部寻优以及收敛速度有较大的提升,在误差性能指标方面优势明显,且预测误差于±0.01%间的命中率为93.3%。 相似文献
2.
采用有限差分法,建立了钢包的传热物理模型和耐火材料层的温度分布模型,研究炼钢过程中钢包包衬温度场分布和钢水温降的影响。结果表明热态空包每多停留1 min,后续钢水温降增加约0.26℃;空包停留1 h后进行1 h的离线烘烤,后续出钢阶段钢水降温约12℃;永久层导热系数越小,永久层的温度梯度会越大,隔热效果会越好,工作层宜采用导热系数相对较大的镁碳砖,永久层采用低导热系数的轻质浇注料;钢包包衬侵蚀对钢包造成钢水温降值影响较小,侵蚀造成的钢水温降值波动不超过1℃;1 t的残余钢量和1 t的残余渣量会引起钢水温降6.65℃和7.23℃;钢水量增加1 t,钢水温降值降低0.03℃。 相似文献
3.
俄罗斯商用压水堆VVER和大多数实验堆均采用了六角形紧凑型栅格布置,为了实现VVER和六角形实验堆的高保真数值模拟分析,本文基于数值反应堆物理计算程序(NECP-X)开展了六角形堆芯高保真计算方法研究和程序开发。首先,将全局-局部耦合共振自屏计算方法拓展至六角形堆芯,实现六角形堆芯燃料棒的全堆芯高精度共振计算;其次,基于2D/1D耦合输运计算方法研究了六角形堆芯的高保真计算方法;最后,为了提高全堆芯计算的计算效率,研究了基于区域分解松耦合的非结构网格的粗网有限差分(CMFD)加速方法,可以实现以矩形、六角形和其他多边形栅元为基础的pin-by-pin CMFD 加速。为了验证六角形堆芯高保真计算方法的精度和效率,计算了六角形C5G7基准问题,并分析了六角形输运计算方法的计算精度和CMFD方法的加速效果;将NECP-X程序应用于西安脉冲堆的2D全堆芯计算,与蒙特卡罗程序的结果对比表明NECP-X程序计算得到的特征值和功率分布均具有较高精度。因此,本文建立的六角形堆芯高保真计算方法可以应用于六角形堆芯的分析计算。 相似文献
4.
大数据计算环境下的隐私保护技术研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
批处理、流式计算和机器学习等分布式的大数据计算环境在云上的广泛部署与应用,为云用户带来了极大的便利,但随之带来的隐私数据泄露事件愈演愈烈.如何在这种云上部署的大数据计算环境下保护数据隐私成为一个研究热点,本文对近些年国内外在该领域的最新隐私保护研究成果及进展进行了全面综述.针对上述大数据计算环境下的参与角色及应用场景,结合不同角色的敌手模型,从计算过程涉及的数据输入、计算和输出等三个环节出发,依据计算数据为明文、密文或可信硬件保护条件下可能存在的隐私泄露风险,总结了对应的5类主要研究方向,包括:基于数据分离的隐私保护、基于数据干扰的隐私保护、基于安全多方计算的隐私保护、基于硬件增强的隐私保护和基于访问模式隐藏的隐私保护等,从隐私性、可用性和性能等方面对比分析了现有研究工作的优缺点;最后,展望了大数据计算环境下隐私保护技术的未来研究方向. 相似文献
5.
如今,图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中,有巨大的使用和研究价值.但与此同时,针对图数据的收集与发布中也存在巨大的隐私风险.如何在保护图隐私的同时,发布与收集可用图数据,是目前个人、企业、政府等面临的重大挑战.本文首先从隐私信息所包含的内容、不同的隐私泄露场景,以及敌手模型三个方面深入地剖析了图数据在使用中存在的隐私风险,然后重点从攻击和防御两个角度展开介绍.针对攻击而言,本文分析了当前可行的图数据隐私攻击与攻击量化算法及其算法原理.针对防御而言,本文总结了简单匿名、图修改、聚类,以及差分隐私四种图数据隐私防御技术;分析了集中与分布两种数据存储场景下,不同类型图数据使用的各类隐私防御算法,以及数据隐私性与可用性度量方法 .最后本文综合已有的研究成果,指出了图数据上隐私保护研究当前存在的问题、面临的挑战,及未来的研究方向. 相似文献
6.
群智感知中,任务发布者基于有限的任务预算招募合适的参与者来执行感知任务.但是,现有的相关工作依赖于可信第三方来执行参与者选择或者忽视了参与者位置隐私泄露问题.为了解决这些问题,本文提出一种基于区块链的群智感知中任务预算约束的位置隐私保护参与者选择方法LPWS.通过保序加密和Merkle树来为参与者提供个性化的位置隐私保护,确保参与者将精确位置隐藏于隐匿区域.在有限的任务预算下,LPWS将参与者选择问题建模为目标优化问题,并基于动态规划来确定一组合适的参与者以增加高质量感知数据获取的可能性.此外,在保证数据隐私和奖惩公平性下,LPWS基于数据质量评估结果完成报酬支付和信誉更新,从而激励参与者尽可能地提供高质量数据.仿真实验表明,LPWS在参与者选择方面具有可行性与有效性,保证了安全公平的参与者选择以及数据质量评估.与相关工作对比,在有限的任务预算下,LPWS不仅取得了更好的质价比,而且在确保任务完成质量的同时提供了位置隐私保护和数据隐私保护. 相似文献
7.
大数据时代,数据安全性和隐私性受到越来越多的关注和重视。联邦学习被视为是一种隐私保护的可行技术,允许从去中心化的数据中训练深度模型。针对电力投资系统中各部门因担心数据隐私信息泄露而带来的数据孤岛和隐私保护问题,提出了一种隐私保护的联邦学习框架,允许各部门自有数据在不出本地的情况下,联合训练模型。首先,提出了联邦学习的架构,支持分布式地训练模型;其次,引入同态加密技术,提出了隐私保护的联邦平均学习流程,在数据隐私保护的情况下,实现联合训练模型;最后,实验结果表明,该框架具有较好的收敛性,而且联合训练得到的模型具有较好的精度。 相似文献
8.
车载自组网通过车辆与路边基础设施共享交通信息,从而提供各类安全服务,改善了人们的出行体验.但是,车载自组网中的通信安全和车辆的隐私保护等问题亟待解决.针对这些问题,首先,证明Thumbur等人的方案无法抵抗公钥替换攻击.其次,基于零信任架构提出一种适用于车载自组网的无证书签名方案,该方案中的可信中心与车辆通过公共信道协同产生公私钥对,摆脱了对安全信道的依赖.该方案在随机预言模型中基于椭圆曲线离散对数问题具有不可伪造性,并且满足匿名性和可追踪性等安全和隐私保护需求.性能分析表明,与其他相关方案相比,该方案在减少签名与验证的计算开销的同时降低了通信开销. 相似文献
9.
随着无线通信技术的迅速的发展,无线医疗传感器网络正在推动着智能化医疗的进步.医疗传感器节点能够收集病人的医疗数据,并将其传输给医生进行诊断与治疗.但是,无线医疗传感器网络中的通信安全、病人的身份隐私以及对集中式服务器过度依赖等问题亟待解决.针对上述问题,提出了一种适用于无线医疗传感器网络的基于区块链的无证书聚合签名方案.该方案无需集中式的医疗服务器,通过基于分布式哈希表存储机制以链上-链下的方式存储医疗数据,保证了医疗数据的安全和去中心化存储;同时,本文方案通过智能合约技术实现医疗传感器节点在许可区块链上身份来源认证.在随机预言模型下证明了该方案具有不可伪造性,并且满足可追踪性,匿名性等安全需求.与现有其他相关的方案相比,该方案在签名和验证阶段的计算和通信开销更具优势. 相似文献
10.
通常随着数据集属性维度的增加,高维数据的差分隐私发布方法所需的时间成本和产生的噪声干扰也会随之增大,尤其是对于高维二值数据很容易被过大的噪声所覆盖.因此,针对高维二值数据的隐私发布问题,提出了一种高效且低噪的发布方法PrivSCBN(differentially private spectral clustering Bayesian network).首先,该方法基于Jaccard距离,使用满足差分隐私的谱聚类算法来划分属性集,然后根据划分的结果来进一步分割原始数据集,从而实现数据的降维.其次,该方法基于动态规划思想并结合指数机制,使用满足差分隐私的贝叶斯网络快速构建算法来为每个分割后的子集构建贝叶斯网络.最后,该方法利用条件概率在二值数据上的取值特点,对从贝叶斯网络中提取的条件分布进行加噪,并通过控制贝叶斯网络的最大入度数来减少其产生的噪声大小.通过在3个真实高维二值数据集上的实验,验证了PrivSCBN方法的高效性与可用性. 相似文献