面向本地差分隐私的K-Prototypes聚类方法

为了在聚类分析中保护数据隐私的同时确保数据的可用性,提出一种基于本地化差分隐私（LDP）技术的隐私保护聚类方案——LDPK-Prototypes。首先,用户对混合型数据集进行编码;其次,采用随机响应机制对敏感数据进行扰动,而第三方在收集到用户的扰动数据后以最大限度恢复原始数据集;然后,执行K-Prototypes聚类算法,在聚类过程中,使用相异性度量方法确定初始聚类中心,并利用熵权法重新定义新的距离计算公式。理论分析和实验结果表明,所提方案与基于中心化差分隐私（CDP）技术的ODPC算法相比,在Adult和Heart数据集上的平均准确率分别提高了2.95%和12.41%,有效提高了聚类的可用性。同时,LDPK-Prototypes扩大了数据之间的差异性,有效避免了局部最优,提高了聚类算法的稳定性。     

转子偏心效应下大范围转动弹性梁外激励非线性动力学行为与振动机制

为实现大范围转动弹性梁类柔性机械的高速、安全、平稳运行,综合应用Galerkin模态截断法和Hamilton原理建立弹性梁刚-柔耦合动力学模型,并建立转子偏心运动微分方程;基于行波叠加原理,应用高阶Runge-Kutta法完成非线性动力学解耦;应用时、频域分析法解析转子偏心效应下弹性梁的振动机制以及外激励下的频谱响应特性。研究结果表明：外激励响应在转子偏心效应下会衍生新的低频谐波分量,转速和激励幅值的增加会导致频域内多个低频谐波分量高于主振,易引发不同程度的间歇性振动;外激励频率提高会引起频域谱峰后移,数值仿真5~35 Hz频段的外激励,当频率为25 Hz时其低频谐波分量是主振幅值的2倍,高达0.181 mm,进而呈现明显的外激励突发性激振。因此,借助时、频域分析可有效解析具有随机性的间歇性或突发性振动产生机制,可为大型旋转柔性机械的动力学优化设计提供重要的理论基础和数据支持。     

体育智能化的发展现状研究

体育智能化的研究在研究领域中逐渐凸显,这既是体育本身发展的需要,也是社会发展的需要。本文主要运用文献资料法和逻辑分析法,对体育智能化的研究进行文献梳理和要义综述,来体现体育智能化发展的现状、特点和变化,为体育智能化的发展做历史性的概括和时代性的展望。     

区块链的共识机制研究

[目的]为了更好地解决区块链点对点的通信过程中账本一致性问题.[文献范围]主要从知网、ACM、CCS等参考了四十余篇研究区块链、智能合约技术以及各种共识机制的文献.[方法]分析比较了较常见的共识算法的优缺点,进而说明了各种共识机制的应用场景,介绍了共识机制最新的研究成果并进行了比较.[结果]可见每种共识机制都有自己的优...