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1.
In this study, the infrastructure leakage index (ILI) indicator that is preferred frequently by the water utilities with sufficient data to determine the performances of water distribution systems is modeled for the first time through the three different methodologies using different input data. In addition to the variables in the literature used for the classical ILI calculations, the age parameter is also included in the models. In the first step, the ILI values have been estimated via multiple linear regression (MLR) using water supply quantity, water accrual quantity, network length, service connection length, number of service connections, and pressure variables. Secondly, the Artificial Neural Network (ANN) approach has been applied with raw data to improve the ILI prediction performance. Finally, the data set has been standardized with the Z-Score method for increasing the learning power of the ANN models, and then the ANN predictions have been made by converting the data through the principal component analysis (PCA) method to minimize complexity by reducing the data set size. The model predictions have been evaluated via mean square error, G-value, mean absolute error, mean bias error, and adjusted-R2 model performance scale. When the model outputs obtained at the end of the study are evaluated together with the classical ILI calculations, it is seen that the successful ILI predictions with three and four variables, including the age parameter, rather than six variables, have been made through the PC-ANN method. Water utilities with insufficient physical and operational data for ILI indicator calculation can make network performance evaluations by predicting the ILI through the models suggested in this study with high accuracy in a reliable way.  相似文献   
2.
For businesses to benefit from the many opportunities of cloud computing, they must first address a number of security challenges, such as the potential leakage of confidential data to unintended third parties. An inter-VM (where VM is virtual machine) attack, also known as cross-VM attack, is one threat through which cloud-hosted confidential data could be leaked to unintended third parties. An inter-VM attack exploits vulnerabilities between co-resident guest VMs that share the same cloud infrastructure. In an attempt to stop such an attack, this paper uses the principles of logical analysis to model a solution that provides physical separation of VMs belonging to conflicting tenants based on their levels of conflict. The derived mathematical model is founded on scientific principles and implemented using four conflict-aware VM placement algorithms. The resultant algorithms consider a tenant's risk appetite and cost implications. The model offers guidance to VM placement and is validated using a proof of concept. A cloud simulation tool was used to test and evaluate the effectiveness and efficiency of the model. The findings reflect that the introduction of the proposed model introduced a time lag in the time it took to place VM instances. On top of this, it was also discovered that the number and size of the VM instances has an effect on the VM placement performance. The findings further illustrate that the conflict tolerance level of a VM has a direct impact on the time it took to place.  相似文献   
3.
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   
4.
空间位置数据分布通常具有不均匀性,不同位置区域的密度差异较大,在本地差分隐私模型中无法直接获取用户真实的位置数据,使得空间位置划分方法受到限制以及数据发布存在查询精度低、通信代价大等问题。为在本地差分隐私模型下的大规模空间数据采集和发布过程中进行空间划分,提出一种空间数据分层自适应划分算法KDG-HT。通过收集部分用户的数据来初步获取区域的分布情况,采用KD-树的思想划分区域,并利用抽样技术对用户进行分组,根据分组用户统计结果所提供的先验知识来完成多层细粒度划分。在此基础上,结合差分隐私模型的并行组合特性分层扰动用户数据,从总体上实现发布数据的ε-差分隐私保护。实验结果表明,KDG-HT算法适用于具有不同数据分布情况的大规模空间数据集,查询精度及运行效率优于RAPPOR、UG、GT-R等算法,其中与GT-R算法相比,KDG-HT算法发布数据的查询精度最高提升3倍,运行效率提高17%。  相似文献   
5.
随着网络信息技术与互联网的发展,数据的隐私与安全问题亟待解决,联邦学习作为一种新型的分布式隐私保护机器学习技术应运而生。针对在联邦学习过程中存在个人数据信息泄露的隐私安全问题,结合Micali-Rabin随机向量表示技术,基于博弈论提出一种具有隐私保护的高效联邦学习方案。根据博弈论激励机制,构建联邦学习博弈模型,通过设置合适的效用函数和激励机制保证参与者的合理行为偏好,同时结合Micali-Rabin随机向量表示技术设计高效联邦学习方案。基于Pedersen承诺机制实现高效联邦学习的隐私保护,以保证联邦学习各参与者的利益和数据隐私,并且全局达到帕累托最优状态。在数字分类数据集上的实验结果表明,该方案不仅提高联邦学习的通信效率,而且在通信开销和数据精确度之间实现平衡。  相似文献   
6.
张玉 《物理测试》2022,40(4):66-69
针对国产石油管漏磁探伤设备使用中发现的问题与不足,介绍采取的解决方案和改进措施。着重分析了边缘效应导致管端检测盲区大的原因,从稳定磁化电流入手创新引入恒流源技术,使管端磁化效果得到改善;根据设备信号传输特点,选用新型材料制作电刷触头,提高了耦合能力和使用寿命;针对设备现场普遍存在的电磁干扰,采取合理布线、隔离电源、PLC接地、变频器滤波、选择接地点等综合手段,保证了探伤的可靠性。  相似文献   
7.
为提高液压缸活塞杆用Y形密封的可靠性,研究其在动、静密封状态下的密封特性。通过有限元分析,研究Y形密封在不同工况下的受力、变形及主密封面接触压力分布规律。根据液压往复密封原理,研究不同介质压力下活塞杆密封在往复行程中的泄漏量的变化趋势。结果表明:Y形密封在安装工况下抵抗压力冲击的能力较弱;随着介质压力增大,Y形密封在静密封状态下的密封性能指数、动密封状态下的净泵回量均有所下降,防止泄漏的能力降低;高压工况下,Y形密封抗挤出能力降低,根部被挤入密封间隙,将出现咬伤现象导致密封系统失效。针对Y形密封工作过程中出现的咬伤问题,使用根部倒角的方法进行结构优化;利用中心设计方法建立以单个往复行程中的泄漏量为目标函数的响应面模型,对Y形密封进行结构优化。优化后的Y形密封在动、静密封状态下的密封性能得到提高,磨损速度、被咬伤的风险降低,提高了Y形密封的可靠性。  相似文献   
8.
为了研究在高速高压工况下双圆弧螺旋齿轮泵齿顶间隙对齿轮泵泄漏及空化特性的影响,建立了双圆弧螺旋齿轮泵最佳齿顶间隙数学模型,计算出最佳齿顶间隙。利用PumpLinx对考虑空化后不同齿顶间隙的齿轮泵内部流场进行数值模拟,结果表明:当齿顶间隙为0.02 mm,齿轮泵的流量脉动和压力脉动相对较小,流量输出品质好,与理论分析最佳齿顶间隙为0.0207 mm基本一致,验证了最佳齿顶间隙模型建立的正确性;齿顶间隙会影响齿轮泵内部流场的空化程度和泄漏量,齿轮泵内部的空化程度随着齿顶间隙的增大而减小,齿顶间隙处的泄漏会随齿顶间隙的增大而增大;齿轮泵齿顶间隙处的空化具有密封作用,可以减小齿顶间隙泄漏。研究结果对双圆弧螺旋齿轮泵结构优化及应用具有一定的参考价值。  相似文献   
9.
某石化公司120万吨/年加氢裂化及制氢联合装置分馏塔顶板式空冷器投入使用后仅一个月就发现了泄漏。为分析空冷器的泄漏原因,通过对空冷器板片进行宏观检查、化学成分分析、金相组织分析、水质分析和附着物成分分析等方面的综合分析,结果表明板片失效主要是因为外表面结垢,板片发生垢下腐蚀造成的板片穿孔。  相似文献   
10.
现有剩余电流保护器多以总剩余电流或故障电流有效值作为动作判据,阈值固定,难以识别触电类型。为了减轻因人身触电事故造成的严重后果,针对低压配电网,文中研究了一种基于小波包能量的漏电保护方案。利用滑动时间窗计算剩余电流的小波包能量相对熵,根据相对熵的变化大小判断是否为生命体触电,并在此基础上提出了漏电保护方案。文中模拟了电阻、猪肉和兔子等不同触电类型的实验,实验结果证明所提方法的正确性和有效性,对于开发新一代剩余电流保护器具有参考价值。  相似文献   
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