面向链接预测的本地差分隐私图数据建模方法

针对工业企业图数据链接预测过程中,节点间的敏感数据面临隐私泄露的问题,以本地差分隐私理论为基础,从链接预测任务表现的角度分析了现有的图数据建模方法在隐私保护上的缺点和不足。提出在个性化采样技术的随机响应机制,减少用户端噪声添加,同时结合两轮数据收集的子图划分策略,保留原始图数据中子图聚集特征,最终实现了一种个性化采样随机响应本地差分隐私(Personalized Sampling Randomized Response Local Differential Privacy, PSRR-LDP)图数据建模算法,理论证明PSRR-LDP算法满足ε-边本地差分隐私。仿真实验结果表明,PSRR-LDP算法在保证隐私的同时具有更优的链接预测效果。

聚氯乙烯生产过程中含氯乙烯废水的回收与利用

介绍了中盐内蒙古股份有限公司40万t/a PVC生产过程中氯乙烯废水的排放量、水质以及回用工艺流程。解决了环境污染的问题,减少了单体损耗,产生了一定的经济效益。

结构-属性平衡图节点相似度测量算法

节点相似度是图聚类算法的重要基础,在基于结构-属性图聚类现有方法中,由于传统图模型的限制,需要多次矩阵相乘来调整属性边的权值,算法执行效率低。为解决这一问题,提出了结构-属性平衡图的概念,并采用随机游走模型策略统一度量结构-属性平衡图GB中顶点间的相似度。与现有方法相比,该方法不但能测量直接相连的顶点之间的相似度,还可测量不直接相连而存在不同长度的路径的顶点之间的相似度,且没有增加原相似度矩阵的规模,节省了大量存储空间,提高了算法执行效率。

基于结构-属性的时空对象图聚类算法的研究

在现有的图聚类方法中,大多数聚类方法只关注图的拓扑结构或节点属性而忽略另一方面.为解决这一问题,相关文献中提出了基于图的结构与属性的图聚类方法.但这些聚类方法存在建立的图模型不准确、聚类效果不理想、算法执行效率低等缺点.针对上述图聚类方法中存在的问题,提出了一种基于结构-属性的时空对象图聚类方法(spatio-temporal object graph clustering algorithm based on structure and attribute,STSA).首先提出了属性加权图模型,在此基础上建立了结构-属性的统一度量方法,并采用随机游走模型技术将节点间结构与属性关系转换为相应的相似度矩阵,结合图结构-属性关系及相似度矩阵,采用信息传递算法对图进行聚类,解决了现有图聚类方法中所存在的问题,最后通过实验验证了提出的STSA方法的正确性和有效性.

液体再生胶在全钢工程机械轮胎胎面胶中的应用

研究液体再生胶(简称LRR)在全钢工程机械轮胎胎面胶中的应用。结果表明:在胎面胶中以LRR替代松香和DCPD树脂,胶料的F_(max)和F_(max)-F_(L)增大,t_(10)和t_(90)缩短;硫化胶的硬度和定伸应力增大,拉断永久变形和撕裂强度减小,压缩生热降低,损耗因子减小,弹性模量、粘性模量、DIN磨耗指数和阿克隆磨耗量增大,抗切割性能下降,Payne效应降低。

喷嘴结构对高压水射流影响及结构参数优化设计

喷嘴是产生高压水射流的关键部件,其结构形式对射流动力学性能有很大影响。以圆柱形喷嘴为对象,进行喷嘴结构对高压水射流的影响分析及结构参数优化设计。采用两相流计算流体力学模型进行喷嘴内外的射流流场分析。为节省计算资源,在优化设计时引入Kriging代理模型替代计算流体力学模型。分别采用改进的非劣分类遗传算法和基于分解的多目标进化算法进行单目标和多目标优化设计。研究结果表明:直线型喷嘴总体性能较优,凹型喷嘴的次之,凸型喷嘴性能最差。以直线型喷嘴为设计对象,以射流初始段长度和流量为目标,得到了单目标和多目标优化设计结果。单目标优化时,两个指标较基准外形分别提高14.71%和27.56%。多目标优化时,优化得到的半锥角处于[15.4°,89.8°]区间内。运用代理模型和进化算法的全局优化方法在进行喷嘴的优化设计时是有效的。

高压射流处理废旧含能材料技术研究进展

主要介绍了高压射流的原理与分类特点,阐述了其在废旧弹药、报废固体火箭发动机处理、野外排爆中的国内外研究进展,探讨了处理过程安全性问题,并对这种技术的发展前景进行了展望。

报废固体推进剂处理技术研究进展

火箭发动机退役更替和在生产过程中所产生的报废固体推进剂是一种具有特殊性质的危险品,必须妥善处理,各国对报废固体推进剂回收与再利用进行了多方面的研究。文中从报废固体推进剂的预处理技术、安全销毁技术、资源化处理技术及具有R3特性新型绿色固体推进剂发展等方面介绍了报废固体推进剂的处理技术研究进展。

液体推进剂突发性泄漏事故的应急处置与污染控制

目前,国防和航天领域使用的液体推进剂主要是肼类燃料和硝基氧化剂,它们都具有强烈的腐蚀性、易燃、易爆、易挥发性及毒性大等特点。一旦发生泄漏,如果处置或控制不当,将会发生灾难性的后果。作者深入分析了液体推进剂发生泄漏事故的原因和特点,提出了液体推进剂泄漏等级判定的依据以及处置人员的安全防护,论述了各种不同的泄漏情况下应采取的应急处置措施,详细说明了污染现场、装备和人员的洗消方法,对液体推进剂突发性泄漏的应急处置与污染控制以及防止着火、爆炸、人员中毒和环境污染等有重要的现实意义。

基于数据截止期的实时并发控制策略

针对调度具有实时数据的并发控制问题,通过对数据时间特性及数据截止期对事务并发控制的影响进行分析,提出了基于数据截止期的实时并发控制策略,能够有效解决调度具有时间限制的实时数据并发控制问题.分析表明与已有的实时并发控制方法相比,降低了事务重启个数及超截止期百分率,提高了系统的性能,更适应于实时应用.

基于级联深度的主动实时乐观并发控制协议

主动实时数据库因结合了时间限制与主动机制而使系统事务的并发控制变得更为复杂。主动规则的引入使事务触发新的事务且在执行上具有多种耦合方式,传统的实时并发控制策略无法对具有复杂执行模式的事务进行有效调度,而基于主动数据库的并发控制机制也没有考虑事务的实时性问题。通过对事务不同耦合方式的实时要求及事务间冲突关系进行分析,提出了新的主动实时数据库乐观并发控制方法,对不同事务级联深度进行评估,结合事务执行的时间信息对冲突事务进行动态调整串行化顺序。理论分析与实验证明,能在保证事务可串行性的同时降低了不必要事务重启个数,更好地满足系统的实时性。

基于云模型的无线传感器网络恶意节点识别技术的研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)是一种没有基础设施的自组织无线网络.和其它网络一样,WSN需要安全措施来保证网络通信的安全.但是,在无线传感器网络中,基于密码的安全体系不能有效处理来自网络内部的攻击,识别出恶意节点.因此,信任模型被用于无线传感器网络恶意节点识别.在信任模型和云理论的研究基础上,本文构建了一个基于云理论的无线传感器网络信任模型——云信任模型(CTM,Cloud-based Trust Model).实验结果表明,云信任模型能够有效识别恶意节点.

一种基于BP神经网络的属性重要性计算方法

人工神经网络学习作为机器学习的重要方式,在人工智能、模式识别、图像处理等领域已成功应用;BP网络作为神经网络学习的精华,它利用误差反传的方式不断修正权重以达到最佳拟合.多属性决策问题是决策理论研究领域的热点,当研究的问题涉及多个属性时,需要分析各属性的重要程度,即属性的权重.针对多分类输出结果的多输入属性相关性和重要性问题,提出了利用BP神经网络计算复杂输入属性的重要性方法;并对神经网络的节点数量、网络层数、学习策略、学习因子等进行研究,建立了适合属性重要性计算的BP神经网络模型;以烟台大学学生评教数据作为具体实例,利用k-fold方法验证其可行性和有效性.

基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐

现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.

棉秆炭和炭基专用肥对棉花生长及产量的影响

【目的】新疆是我国最大的商品棉生产基地,部分主产区连作时间长,棉秆还田对土壤带来了一定的病虫害,研究棉秆炭和炭基专用肥对棉花生长及产量的影响,为棉花秸秆制备生物炭或生物炭基肥再返还到棉田提供依据。【方法】棉花秸秆长度控制在8-12 cm,在缺氧的环境下燃烧制炭。棉秆炭与化肥按一定的比例加工炭基肥,通过田间试验进行验证。【结果】与对照处理相比,生物炭处理与炭基肥处理提高花蕾数38%、92.3%,果苔数都提高25%,总生物量分别提高25.8%、39%,生物炭处理比对照增产28.9%,炭基肥处理比对照增产25.1%;棉花产量生物炭处理与炭基肥处理比较差异不显著（P〈0.05）。【结论】生物炭处理、炭基肥处理、对照处理的株高、SPAD值比较差异不显著,炭基肥处理与对照处理的花蕾数、果苔数比较差异不显著,而生物总量、产量有极显著提高,生物炭处理多项指标表现最好。

一种新颖的医学图像建模及相似性搜索方法

医学图像采集和存储技术的发展导致了相关数据的飞速增长,这些医学图像数据能够有效地辅助医生进行精确的诊断,但由于医学图像在相似性搜索方面要求图像匹配的精度远高于普通图像,所以目前仍没有一种有效的方法解决医学图像的相似性搜索问题.文中首先提出一种不确定定点图模型(ULG,Uncertain Locationgraph),并针对脑部CT图像的固有特点,提出一种基于脑部CT图像纹理的从图像到不确定定点图的建模方法,继而提出一种基于不确定定点图的相似性搜索算法,并通过一种有效的索引结构,有效地减少了无意义的查询处理,降低了搜索时间.实验结果表明,该方法可以更精确地找出具有相似纹理的脑部CT图像.

一种运用图熵的医学图像聚类方法

近些年,各种医学影像技术被广泛应用于临床诊断中.由于医院每天都会产生大量的医学图像,如何利用好这些医学图像,对其进行有效聚类,以此来辅助医生对疾病进行诊断,是当前医学图像数据挖掘领域所研究的热点问题之一.本文提出一种医学图像聚类方法,首先,将医学图像集抽象成一个带权无向完全图,之后对其进行稀疏化剪枝处理,以此来对医学图像之间进行更好的相似性描述,最后,又提出了一种运用图熵的带权无向图聚类方法,通过此方法来实现对医学图像的聚类.实验结果表明,本文所提出的聚类方法能够有效对医学图像进行聚类,并在时间损耗及聚类结果等方面表现良好.

支持实时数据库的局部安全性策略

为了解决实时数据库系统中事务的实时性和安全性之间的冲突,以事务的实时性与安全性特征为基础,采用隐蔽通道和数据库刻画手段,建立了具有局部安全性事务的数据库模型,以此保证了具有敏感数据系统的实时性.

废弃丁羟推进剂(HTPB)粉碎方式研究

针对废弃丁羟推进剂(HTPB)韧性强和感度高的特性,在保证试验过程安全的前提下,分别研究了湿式笼式粉碎法、干式旋风切削法和远程控制切割法这三种方式粉碎废弃HTPB。结果表明:以粉碎比(即进料直径与出料直径之比)和AP、Al的损失率为评价标准,干式旋风切削法粉碎后的物料直径最小约为1mm,有效成分损失率低于1.4%,由其制备的工业炸药可被8#雷管引爆,验证了该方式粉碎HTPB较为理想。

一种灰色极限学习机预测方法

预测是一种根据已知数据在过去一定时间段内呈现出的发展的规律性对未来发展趋势进行描述的行为。近年来,预测被应用到很多领域,如电价预测、股票价格预测和气象预测等。然而传统的预测方法由于其精度不高或速度不快等问题,无法满足当今预测领域的需求。针对传统预测方法存在的问题,基于组合预测的思想,结合强化学习的累积函数的概念,提出了结合灰色预测模型和极限学习机的组合预测方法。算法在微软股票信息、Mackey-Glass时间序列数据和台湾液晶屏制造业的制造数据等实验数据集上进行了相关实验,结果表明该算法是有效的。