基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法*

为了防止数据敏感属性的泄露,需要对数据敏感属性进行匿名保护。针对l-多样性模型当前已提出的算法大多是建立在概念层次结构的基础上,该方法会导致不必要的信息损失。为此,将基于属性泛化层次距离KACA算法中的距离度量方法与聚类结合,提出了一种基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法。该算法按照l-多样性模型的要求对数据集进行聚类。实验结果表明,该算法既能对数据中的敏感属性值进行匿名保护,又能降低信息的损失程度。     

科银京成营造嵌入式软件“小生态”

做嵌入式软件的人谈到微软和它的Windows家族,或多或少都有些“酸葡萄”心态——一面无情剖析着Windows的种种弊端,一面心里羡慕着它背后巨大的、嵌入式软件无可比拟的应用市场。固然,嵌入式应用的多样性和分散性给软件业者提供了更多的机会,但同时也注定难得有一个软件产品能够取得与Windows比肩的商业成绩。因此,在嵌入式软件领域,能够开发并维系一个产品,同时不断让其被不同的应用市场所接受,并不是一件容易的事。但,非常“本土”的科银京成做到了。前不久,科银京成用它最新推出的嵌入式软件开发平台LambdaPRO3再次证明了其在嵌入式软…     

亚洲文化部长论坛选用SONY会议系统

亚洲文化部长论坛会议现场由亚洲23个国家的文化部长和代表参加的为期两天的亚洲文化部长论坛2005年11月12日上午在佛山圆满闭幕。亚洲文化部长论坛是首次在中国举办的研讨亚洲区域性文化交流与合作的部长级会议。论坛以“文化亚洲”为主题,研究和讨论如何在全球化背景下维护和发展世界及亚洲文化多样性,保持亚洲区域文化合作与其它领域的合作同步发展,在各国双边文化交流的基础上进一步促进整个区域文化发展等议题。作为第七界亚洲艺术节的重要组成部分和亚洲地区的重要级会议,本次亚洲文化部长论坛对会议系统的要求也是格外严格,讨论、视…     

差分进化微粒群优化算法-DEPSO

微粒群优化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,因进化后期微粒多样性的降低导致算法早熟收敛.文章提出的差分进化微粒群优化算法(DEPSO),拓宽了微粒信息传递的途径,增加了微粒的多样性,保证了算法的全局收敛.实验结果表明,DEPSO比PSO有更好的性能.     

ICRP与非人类物种辐射防护

迄今为止,ICRP还没有发表过关于如何评价和管理非人类物种辐射效应的建议.现已经决定建立评价非人类物种辐射效应的体系,以填补辐射防护概念上的空白.拟建立的体系不是为了制定审管标准,而是为了提供指导,从而有助于审管部门和运营部门证实自己遵守了现行的法律.ICRP将建立一套参考动植物及相关数据库,以便作为从根本上更多地认识和解释照射和剂量的关系、剂量和某些类型的效应关系的基础.这个概念类似于人类辐射防护所用的参考人概念,目的是作为计算和决策的依据.委员会已经设立了一个新的任务组,继续工作,以确定感兴趣的效应终点、ICRP要用的参考生物类型,以及一套用以评价和管理非人类物种辐射照射的参考剂量模型.     

嘎纳电影节“欧洲日”的主题“网络影院”

据《中国电影报》报道：在嘎纳电影节期间，欧洲电影人迎来了他们的第三个“欧洲日”。今年“欧洲日”论坛的主题是：“网络赐予电影产业的良机，以及这种传播方式带来的商业新模式”。出席论坛的有来自欧盟国家的25位文化和视听部长，以及数十位电影导演、制片人、电影厂老板和电视台运营商、电讯运营商。他们一起为电影在多媒体环境下的发展出谋划策，努力为欧洲电影在高科技信息时代寻找出路，维护欧洲电影的地位，并保持其多样性的传统。     

基于小生境技术的多样性抗体生成算法

新的入侵方法以及网络计算环境的不断变化,使得入侵越来越难以防范.因此应用人体免疫机制构建下一代入侵检测系统成为一个新的研究热点.本文采用一种新的抗原－抗体编码方法,并在此基础上,提出一种基于共享函数的小生境遗传算法,用来产生多样性的抗体基因,最后给出多样性评价函数以验证算法的有效性.实验结果表明:该算法能够使抗体在演化过程中保持较好的多样性.     

一种维持种群多样性的遗传算法变异算子的研究

本文针对二进制编码遗传算法中，由于传统变异算子随机地选取基因位置而对搜索全局最优的不利影响，分析了变异位置对种群多样性的影响．提出了一种新的维持种群多样性的变异算子，其变异概率和变异位置由种群基因位的多样度和个体适应度值自适应决定．经变异后优秀的个体得以保存，且在种群中每一基因坐上两种基因的比例控制在期望的范围内．本文最后用实验验证了该算于维持种群多样性的有效性．     

基于多物种进化遗传算法的神经网络结构学习方法

针对神经网络结构设计的问题及一般结构学习方法的不足,提出了基于多物种进化遗传算法(SEGA),并以MLP为例给出了基于此算法的神经网络结构进化设计方法。该方法融合了遗传算法与神经网络的特点,具有模型搜索空间广泛、算法适应性强的特点。仿真结果表明该方法是有效的。     

一种基于偏序排名的高效的多目标演化算法

利用 Better函数对多目标优化问题 (MOP)建立了一种偏序关系 ,并通过这种偏序关系对种群中的个体进行排名 ,设计了一种高效的多目标演化算法 (EMOEA) ,应用有限 Markov链的有关理论证明了此演化算法的收敛性 ,同时对四个 Benchmark函数进行了数值试验 ,测试结果表明 ,新算法在解集分布的均匀性、多样性、精确性以及快速收敛性均优于已有的 MOEA.将此算法推广用于求解经济领域或工程领域的一些难题 ,则在实际中具有广阔的应用前景