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1.
以克炼减压渣油为原料,分别进行热转化、临氢热转化反应,对反应产物进行常减压蒸馏,汽油馏分(低于180℃)、常压柴油(180~260℃)、减压柴油(260~360℃)、蜡油馏分(360~500℃)和高于500℃渣油。测定馏分油和尾油中的总氮、碱氮,研究热转化、临氢热转化条件下氮分布随反应温度、反应时间的变化规律。研究表明,临氢热转化和热转化产物氮分布的相同之处是馏分油越轻,碱性氮所占的比重越大。随着馏分的变重,碱性氮占总氮的比例减小。临氢热转化和热转化产品组成类似,既发生裂化反应又发生缩合反应。渣油临氢热转化过程实质是临氢下的热反应。临氢热转化过程,由于H2的存在有助于含氮化合物的裂化转化。  相似文献   
2.
近年来,内河干线航道超载、超吃水现象较为严重,船舶搁浅、碰撞等水上交通事故时有发生.而目前相应的治理手段单一,尽管相关部门投入了巨大的人力、物力、财力,但效果也并不理想.设计并实现了一套基于激光扫描和视频分析的船舶超载超吃水自动监测系统,并在镇江市地方海事局辖区水域实现了应用.结果表明,实际应用中系统在测量精度、实时性等方面表现优异,能够满足海事部门的日常监管需求.  相似文献   
3.
社会网络分析可能会侵害到个体的隐私信息,需要在发布的同时进行隐私保护。针对社会网络发布中存在的邻域攻击问题,提出了基于超边矩阵表示的d-邻域子图k-匿名模型。该模型采用矩阵表示顶点的d-邻域子图,通过矩阵的匹配来实现子图的k-匿名,使得匿名化网络中的每个节点都拥有不少于k个同构的d-邻域子图。实验结果表明该模型能够有效地抵制邻域攻击,保护隐私信息。  相似文献   
4.
数据发布中的隐私保护研究综述*   总被引:5,自引:3,他引:2  
如何在发布涉及个人隐私的数据时保证敏感信息不泄露,同时又能最大程度地提高发布数据的效用,是隐私保护中面临的重大挑战。近年来国内外学者对数据发布中的隐私保护(privacy-preserving data publishing,PPDP)进行了大量研究,适时地对研究成果进行总结,能够明确研究方向。对数据发布领域的隐私保护成果进行了总结,介绍了常用的隐私保护模型和技术、隐私度量标准和算法,重点阐述了PPDP在不同场景中的应用,指出了PPDP可能的研究课题和应用前景。  相似文献   
5.
现有的隐私保护模型多为通用发布方法,基于信息损失率的评价方法在具体应用中并不能很好地反映数据的发布质量。面向统计应用提出了一种基于交互的序列表发布模型,结合用户查询需求基于QI相容类最小覆盖,在不割裂QI和敏感属性的基础上进行数据发布。实验结果表明,该模型对于大数据集的隐私保护发布具有很高的查准率。  相似文献   
6.
本刊上期曾刊发了一篇题为《向上看着——红木家具展厅装饰"疏漏"之我见》的文章,引起广泛关注,很多读者来信希望杂志能够多介绍一些关于中式吊顶工艺、文化、技艺等方面的知识。基于此,本刊特约请了苏州顶精彩传统顶饰艺术研究所所长刘善成,再次对传统顶饰艺术这一话题进行延伸讨论,希望本文能够为广大读者提供更多的帮助。  相似文献   
7.
(α, k)-匿名模型未考虑敏感属性不同取值间的敏感性差异,不能很好地抵御同质性攻击。同时传统基于泛化的实现方法存在效率低、信息损失量大等缺点。为此,提出一种基于敏感性分级的(αi, k)-匿名模型,考虑敏感值之间的敏感性差异,引入有损连接思想,设计基于贪心策略的(?i, k)-匿名聚类算法。实验结果表明,该模型能抵御同质性攻击,是一种有效的隐私保护方法。  相似文献   
8.
9.
数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术*   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对多敏感属性数据发布中存在的隐私泄露问题,在分析多维桶分组技术的基础上,继承了基于有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了一种(g,l)-分组方法,首先对多敏感属性根据各自的敏感度进行分组,然后将分组数作为多维桶的各个维的维数。同时还给出了2种不同的线性时间的分组算法:一般(g,l)-分组算法(GGLG)和最大敏感度优先算法(MSF)。实际数据集上的大量实验结果表明,该方法可以明显地减少隐私泄露,增强数据发布的安全性。  相似文献   
10.
面向多敏感属性医疗数据发布的隐私保护技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
金华  刘善成  鞠时光 《计算机科学》2011,38(12):171-177
针对目前多敏感属性医疗数据发布问题,在分析多维桶分组技术的基础上,继承了有损连接对隐私数据进行保护的思想,提出了一种基于相同敏感属性集的L-覆盖性聚类分组方法。首先计算每条记录的相同敏感属性集,然后按照聚类的思想将满足L-覆盖性的记录进行分组。同时给出了L-覆盖性聚类分组的实现算法(LCCU)。实际数据集上的大量实验结果表明,该方法可以有效防止隐私泄露,同时增强数据的可用性。  相似文献   
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