支持本地化差分隐私保护的k-modes聚类方法

如何在保护数据隐私的同时进行可用性的数据挖掘已成为热点问题。鉴于在很多实际应用场景中,很难找到一个真正可信的第三方对用户的敏感数据进行处理,文中首次提出了一种支持本地化差分隐私技术的聚类方案——LDPK-modes(Local Differential Privacy K-modes)。与传统的基于中心化差分隐私的聚类算法相比,其不再需要一个可信的第三方对数据进行收集和处理,而由用户担任数据隐私化的工作,极大地降低了第三方窃取用户隐私的可能性。用户使用满足本地d-隐私(带有距离度量的本地差分隐私技术)定义的随机响应机制对敏感数据进行扰动,第三方收集到用户扰动数据后,恢复其统计特征,生成合成数据集,并进行k-modes聚类。在聚类过程中,将数据集上频繁出现的特征分配给初始聚类中心点,进一步提高了聚类结果的可用性。理论分析和实验结果表明了LDPK-modes的隐私性和聚类可用性。     

一种基于邻近性和团的异常数据检测算法

随着数据科学研究的不断深入,异常数据对数据分析工作的干扰也越来也大,如何有效检测异常数据已成为数据研究的关键问题之一.目前传统基于距离的方法仅考虑单个对象的异常性,缺少对正常对象之间如何抱团的分析,针对此问题,论文提出了一种基于邻近性(Proximity)和团(Clique)的异常检测算法——PCOD(Proximity Cliques Outlier Detec-tion)算法.该算法引入了图论中团的概念,通过团来解释正常对象之间的连接,根据数据对象间的连接性来分析数据点是否为异常点.PCOD算法主要包括两个步骤:首先,根据数据对象之间的邻近性,将数据中各个对象表示为存在边的无向图;再递归搜索图获取所有团集合,对所有的团进行分析并检测出没有抱团的异常点.最后,使用Arrhythmia、Pima、Vowel等UCI数据集进行实验,实验结果表明PCOD算法在精确率方面优于同类异常检测算法.     

南水北调中线总干渠逆止阀处地下水进入量及其对干渠水质影响分析--以焦作某内排段为例

为保障南水北调中线总干渠水质安全,以河南焦作某内排段为研究对象,基于GMS地下水数值模拟系统对逆止阀处地下水流向流线、进入量及其对干渠水质影响进行了模拟分析.由8种水量情景模拟结果得出:逆止阀处地下水进入量主要受地下水和总干渠水位差的影响,二者呈正相关.以SO2-4、NH3-N、NO3-N为分析因子,假定总干渠水质类别为Ⅱ类水,通过最差情况分析得出:地下水经逆止阀进入总干渠后,干渠水中SO2-4、NH3-N、NO3-N浓度值均超标,水质类别降为Ⅲ类水.采用逆推法分析得出:当干渠水中SO2-4、NH3-N、NO3-N质量浓度分别不超过221.676 8、0.067 9、9.083 2 mg/L时,即便污染的地下水通过逆止阀进入到总干渠,也能保证干渠水符合Ⅱ类水质标准.     

闽江下游径流量和北港分流比变化及其对水龄的影响研究

利用闽江下游多年水文资料,分析了干流流量时空变化和北港分流比变化趋势,并借助EFDC模型研究水口水库下泄流量和北港分流比对闽江下游水体水龄的影响。分析表明:闽江干流径流量年际变化不均匀,北港分流比则经历了由小变大再变小的趋势。模拟的闽江水龄结果可知水龄与下泄流量成反比关系,北港分流比减小将增加北港水体交换时间,同时减少南港水体交换时间;水龄可以定量地描述污染物在北港河道的停留时间,为保障北港水源地水质安全,需要增大枯水期上游水口水库下泄流量和增大北港分流比。     

锂交换法制备六氟磷酸锂及表征

六氟磷酸和吡啶反应生成吡啶六氟磷酸,吡啶六氟磷酸和氢氧化锂通过锂交换反应生成吡啶六氟磷酸锂,在四氢呋喃溶剂中,吡啶六氟磷酸锂与浓硫酸反应生成六氟磷酸锂。实验研究了溶剂、反应温度、反应时间、配料比等对锂交换反应的影响,得到适宜的工艺条件:65℃反应4 h,原料配比n(C5H5NHPF6)∶n(LiOH)=1.0∶1.0,此条件下吡啶六氟磷酸锂收率94.5%;经核磁共振、红外光谱检测,吡啶六氟磷酸锂和LiPF6是目的产物。     

基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法

针对高维海量数据,在MapReduce编程模型下,提出了一种基于相关子空间的局部离群数据挖掘算法.该算法首先利用属性维上的局部稀疏程度,重新定义了相关子空间,从而能够有效地刻画各种局部数据集上的分布特征;其次,利用局部数据集的概率密度,给出了相关子空间中的局部离群因子计算公式,有效地体现了相关子空间中数据对象不服从局部数据集分布特征的程度,并选取离群程度最大的N个数据对象定义为局部离群数据;在此基础上,采用LSH分布式策略,提出了一种MapReduce编程模型下的局部离群数据挖掘算法;最后,采用人工数据集和恒星光谱数据集,实验验证了该算法的有效性、可扩展性和可伸缩性.     

基于LBP统计特征的低分辨率安全帽识别

针对工地进出口的视频监控录像,考虑远距离低分辨率安全帽识别问题,探讨了低分辨率安全帽识别方法,分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头,获得大小为22*22的图像,然后分别提取图像的统计特征、局部二进制模式特征、快速主成分分析特征,再利用分类器和反向人工神经网络进行分类预测,最后计算测试样本的识别率.实验结果表明,提取图像的二进制模式统计特征,再结合反向人工神经网络的识别率效果最佳,识别率可达87.27%.     

增量式自适应逆控制及在过热汽温中的应用

被控对象的迟延和惯性特性是影响控制系统品质的重要因素之一.从常规PID增量式控制算法入手,在对具有迟延和惯性被控对象的动态特性进行定性分析的基础上,给出了一种改进型增量式控制算法的表达式;分析了被控对象校正逆模型的参数向量与控制器的参数向量之间的联系,进而将控制器的荻取与被控对象校正逆模型的建立相结合,将控制器的自适应过程归结为被控对象校正逆模型的在线辨识问题,通过对校正逆模型的在线辨识直接对改进型增量式控制算法中控制器的参数进行在线修正,形成了一种增量式自适应逆控制系统.将该方法应用于锅炉过热汽温控制系统中,并通过与常规PID串级控制和直接自适应逆控制系统的控制效果对比,验证了所提方法的有效性.     

基于模糊聚类算法的故障数据分析与类型识别

为精确分析测量系统故障数据和识别故障类型,提出一种基于模糊聚类算法的故障数据分析方法。该方法首先用小波变换有效地检测出系统故障的微弱非线性不规则信号,再用模糊聚类的方法对故障进行分类识别。由于该算法在目标函数中加入隶属度函数,同时定义明可夫斯基的距离测度,因此能够克服K-means算法不适用于进行非凸形状的聚类的缺点,从而使诊断的数据更加精确。     

第二代小波及压缩算法在数据处理中的应用

为消除误差和随机干扰对测量数据的影响,提出利用第二代小波提升算法对原始测量数据进行去噪处理,再利用基于第二代小波原理的数据压缩算法对测量数据进行不失真压缩。两种方法结合运用,可以在保留数据特征及精度的基础上,降低数据量,提高工作的速度和质量。