基于差分隐私的路网环境skyline查询

路网中的skyline查询在智慧交通、兴趣点发现和位置服务等领域具有重要的应用价值,但存在查询效率较低、未考虑查询结果的隐私性等问题。有鉴于此,文中提出了一种基于差分隐私的路网环境下skyline查询方法。首先,针对路网环境下的初始数据集数据量大和数据复杂的特点,对数据集进行预处理,利用基于距离属性划分的skyline层和路网Voronoi图的性质提出了3个剪枝规则,基于剪枝规则给出了路网环境下的数据集剪枝算法,从而有效地过滤掉大量冗余数据;其次,针对过滤后的数据集,利用网格索引的存储方式来节省存储空间,并设计了基于网格索引的skyline扩展树,基于扩展树和相应的剪枝规则提出了查询全局候选skyline点集的算法;最后,针对查询结果集,利用差分隐私预算分配模型来分配隐私预算,并基于信息散度进行结果集发布,有效提高了数据信息的隐私性。实验结果表明:所提出的查询方法的准确率在99%以上;其在数据集规模较大情况下的查询效率相较于传统skyline查询方法提升10%以上;在总差分隐私预算为0.01、0.10、0.50和1.00时,所提出的隐私预算分配方法的相对误差均低于等差分配和等比分配方法。

基于Skyline的三角形快速折叠方法研究

随着各种三维建模软件模型数据量越来越复杂,传统的网格简化算法受到海量三维模型数据量严重挑战,大型三维模型高效简化成为Web端军事推演虚拟试验可视化的迫切需求。为了提升模型简化的效率,论文引入Skyline思想,提出了基于Skyline的三角形快速折叠算法TMF-Skyline以保持原始模型始终朝着折叠收敛速率最大的方向进行折叠。最后通过与边折叠算法和三角形折叠算法进行比较,展示了该算法在大型三维模型数据的简化任务中具有更快的折叠速度性能。

基于Skyline的铁路车站三维信息平台实现研究

本文主要研究通过Skyline TerraBuilder建立三维地理信息系统,并以此为基础平台,通过Skyline Terra Explorer pro和3Ds Max建立车站建筑、列车、线路设施等的模型,构建出铁路车站的三维信息平台,实现了铁路车站的列车信息在计算机中的三维展示,为实时显示、监控、管理车站中的列车提供了方便。

智能网联环境下的汽车共享平台设计

针对传统共享汽车业务发展面临重资产、重运营、收入来源单一的困境,通过分析汽车租赁市场特征,结合自动驾驶和车路协同技术发展现状,针对车辆日租市场的计划性特征,提出了智能网联车共享平台方案。通过系统梳理平台服务和角色,将其划分工厂、车源用户、智慧停车场、签约驾驶员、日租和分时租赁6种服务角色,对应于车源流转、日租、分时租赁3个服务环节,基于车路协同网络和车辆跟驰技术尽可能降低车辆调度成本。该方案在突破的传统共享汽车业务困境的同时,有助于车路协同落地前期技术的推广,有利于车电分离模式的普及。

基于差分隐私Skyline算法的智能云平台中的数据隐私保护研究

针对工业互联网云平台中不同子系统数据割裂和隐私保护问题,文章提出基于Bubble-Skyline算法的解决方案,该方案包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析建模模块。在数据收集模块和数据预处理模块中使用协议加密和哈希映射转化表,安全地传输与整合不同系统之间的数据;在数据分析模块中使用Bubble-Skyline算法获得最优解。采用某工厂的历史数据验证表明,在工厂排产中,该方案能够在保护数据隐私的同时优化排产方案,平均生产时间减少了17.15%。

基于模型预测控制的无人车编队避障方法

为研究障碍物环境下基于模型预测控制的无人车编队避障方法,建立了包含虚拟智能体状态的编队避障函数,使避障问题容易用优化方法求解.在无人车编队内部引入优先级策略实现编队内部避碰,并通过动态事件触发机制减小无人车之间通讯带宽占用.对该方法进行了计算机仿真验证,在给定多边形障碍物环境下,使用领导者-追随者架构执行编队行驶任务,并借助事件触发器实现间歇通讯.结果表明,相较于传统方法,所设计的编队控制器能够提高带宽约束下无人车编队行驶安全性.

基于粒子群算法的纯电动商用车转矩分配策略

针对纯电动商用车采用双电动机驱动时存在的转矩分配问题,提出基于粒子群算法的模糊控制策略.首先在Simulink/Stateflow软件中搭建整车动力系统物理模型,以粒子群算法为基础,进行整车转矩分配.由于计算量大,无法运用于实车,故根据粒子群算法的结果,结合传统项目经验,设计一个参数实时调节模糊控制器来进行转矩分配.该方法运行速度快,且基本达到粒子群全局优化的效果.验证与分析结果表明:与原车单电动机动力系统相比,采用该方法的双电动机动力系统能量消耗减少了12.08%;在双电动机动力系统下,该方法与平均分配控制策略相比,电动机总能量损失降低了13.09%.

无线传感网络中基于MapReduce的组合Skyline查询算法

无线传感网络通过传感器节点能够收集到海量数据,利用组合Skyline查询技术可以在海量数据中获取以组合为单位的用户感兴趣的信息。然而,由于无线传感网络所处环境的不确定性及节点能量有限等问题,使得在海量数据下组合Skyline查询效率不太理想。针对该问题,提出一种基于MapReduce的组合Skyline查询算法(MR-GSKY算法),首先通过预处理操作去除无用点,然后将数据集分块,充分利用MapReduce分布式计算的特点,在Map阶段并行计算每一分块的键值对,再利用删减操作去除无用候选组合,在Reduce阶段执行扩展操作对不同键值对的组合进行整合并计算出组合Skyline的中间结果,通过多次Map和Reduce操作生成G-Skyline(n)。实验结果表明,该算法比现有算法具有更好的性能。

基于前馈非线性模型预测控制的类车机器人路径跟踪

类车机器人由于零件标准化程度低,侧偏刚度等轮胎力学参数难以准确获得,存在动力学建模十分困难的问题,因此现有研究工作通常以运动学模型作为类车机器人的控制模型,但由于其运动学模型存在模型失配,导致类车机器人与参考路径之间的误差、类车机器人的前轮转角和前轮转角速度出现剧烈振荡现象.针对前述问题,本文基于非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)的滚动优化原理,引入基于逆运动学模型的前馈转角信息,将前轮转向角作为预测模型的第四维,提出了一种基于前馈非线性模型预测控制(Feedforward NMPC,FNMPC)的类车机器人路径跟踪控制算法.并通过Simulink和CarSim进行了联合仿真,结果表明FNMPC有效减小了模型失配导致的振荡现象,同时具有较高的跟踪精度.其中前馈非线性模型预测控制器的位移误差幅值不超过0.1106 m,航向误差幅值不超过0.1253 rad.在相同工况下,线性模型预测控制、前馈线性模型预测控制、纯跟踪控制和Stanley控制误差发散,而本文提出的FNMPC相比已有NMPC跟踪精度更高,且控制增量绝对累计值相比NMPC控制器减小67.53%.通过线控类车机器人底盘作为实验平台完成的测试结果表明,NMPC系统在进入弯道时出现控制失控现象,在相同工况下,FNMPC系统能够有效完成对参考路径的跟踪,同时将位移误差幅值控制在0.1624 m以内,航向误差幅值控制在0.1138 rad以内.

基于Skyline的三维GIS管理系统的设计实现

面向某市武警部队营区的管理需求,探讨基于Skyline软件建立三维GIS管理系统,设计系统架构及主要功能,主要包括三维地图浏览、信息查询、空间量测等功能,实现警务信息的快速、准确、实时三维展示和管理。该系统包含某市武警营区建筑物和地理环境的三维模型,及与警务相关的属性信息和规划建设信息,能模拟真实的地形地貌,以可视化方式展现各种部署方案,并针对武警信息管理的业务特点,提供了一些必需的辅助管理功能,作为武警人员管理、设备管理、方案分析、命令分发及领导决策等的辅助手段,从而为综合管理提供专业服务。

基于区块链的车联网跨域数据安全传输系统设计

为有效应对车联网系统在数据传输过程中的安全问题,提出一种基于区块链的车联网跨域数据安全传输系统。该系统将车联网安全数据传输过程划分为注册、安全通信与数据共享三个关键环节。在注册阶段,车辆和路边单元需要通过可信机构完成注册,以确保其的身份合法性;在通信阶段,为了减少路边单元与车辆频繁认证,设计了跨域认证的方法,保障数据传输的可靠性和完整性,并引入假名来保护用户隐私;在共享阶段,文中设计了基于多线程遍历共享广播森林的事务广播算法,利用广度优先搜索思想建立广播森林,并使用多线程遍历进行数据事务广播传输。实验仿真结果显示,文中方案的签名计算成本减少70%,验证计算成本减少41%;其次,在ER模型下,相比使用Gossip协议进行事务数据传输,该方案中交通数据事务总时间降低了93%;在BA模型下降低了87%。

日产Skyline轿车用电磁控制可变气门正时系统(eVTC)

日产汽车公司在2001年5月推向市场的新型Skyline(V35型)轿车搭载的VQ30DD型与VQ25DD型直喷式发动机上,在世界上首次采用了电磁控制式的可变气门正时系统(eVTC:Electromagnetic Valve Timing Control).此后,又于2001年10月和11月分别在新型Stagea(M35型)轿车和Cedric和Gloria高级轿车上应用.

矿用井下无轨胶轮车失速阻拦系统

无轨胶轮车失速阻拦系统已成为煤矿运输系统急需的一项保护性措施。该系统应具有可靠性高、结构简便、便于维护等特点。对传统阻拦设备的缺点进行改进,提出一种自动变载的新式阻拦系统,并对柔性阻拦的可靠性进行验证。实验结果表明,该系统可以简化阻拦设备,并对失速车辆进行柔性阻拦,防止随车人员受到刚性阻拦造成的二次伤害。

大罐笼载胶轮车用液压自动阻车器的开发

针对传统大罐笼内的胶轮车阻车器多为手动阻车,提出了一种无轨胶轮车用液压自动阻车器。该液压阻车器采用液压自动控制,无须工人进罐操作,安全、可靠,为立井大罐笼载无轨胶轮车的运输安全提供了保障。

一种基于索引的高效k-支配Skyline算法

由于在多标准决策支持等应用上具有重要的意义,skyline查询成为近年来数据库和数据挖掘领域的一个研究热点.然而随着数据集维数的增加,数据点之间形成支配关系的可能性越来越小,导致了skyline点数目过多而无法提供任何有效信息.为了在高维数据集中找到更重要和更有意义的skyline点,人们提出了k-支配skyline的定义.但现有的用于k-支配skyline的算法在时间效率、空间复杂度和渐进输出性上都有待提高.该文提出了一种基于索引的高效k-支配skyline算法,通过为数据集建立两个索引,算法可以高效地进行计算,在时间、空间和渐进性上均优于现有的算法.

基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择

由于传统QoS感知的Web服务选择方法无法保证服务选择的可靠性和实时性,提出了一种基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择方法.该方法首先通过云模型计算QoS的不确定性,然后采用Skyline计算提取Web服务中的Skyline服务,剔除冗余服务,最后采用混合整数规划在Skyline服务中进行服务选择.在公共有效数据集和合成数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够为用户提供可靠、快速的服务选择.

基于Map-Reduce的海量数据高效Skyline查询处理

Skyline查询已成为现今数据库和信息检索领域的研究热点之一,伴随着人类可以采集和利用的数据信息的急剧增长,使得如何处理海量数据的Skyline查询成为急需解决的问题.近年来兴起的Map-Reduce编程框架能够有效地处理基于海量数据的应用,该文既是研究如何运用Map-Reduce编程框架解决海量数据的Skyline查询问题.在Map-Reduce框架下处理Skyline查询的直接方法是扫描整个数据集进而得到查询结果,但是在海量数据Skyline查询问题中,查询结果的数量远小于原始数据集的数据量,对此该文提出了一系列的Skyline查询算法及优化,有效地过滤掉部分不能成为Skyline查询结果的数据对象,大幅度提高了在Map-Reduce框架下处理Skyline查询的效率.大量运行在Hadoop平台上的实验验证了该文所提出的Skyline查询处理算法具有良好的有效性、准确性和可用性.

数据流上高效计算子空间Skyline的算法

流数据处理和多维空间中子空间上Skyline的计算是近年来数据管理与数据挖掘领域的研究热点.此前相关工作只专注于滑动窗口上Skyline的维护问题,未涉及到滑动窗口中子空间Skyline的计算.文中提出了一个基于网格索引的高效维护滑动窗口上Skyline的算法,以此为基础采用自顶向下的方式通过两个阶段增量式地返回目标子空间上的结果;开发的多个剪枝策略和启发式优化方法显著地提高了全空间Skyline的维护以及子空间Skyline的计算效率.理论分析和实验结果表明:与同类算法相比,文中提出的StreamSubsky算法以极少的时间开销就能输出第一个结果,并且算法具有良好的可扩展性.

基于Skyline的QoS感知的动态服务选择

服务计算相关技术标准的持续完善和不断成熟推动了基于Web服务重用的分布式应用系统开发方式的迅速普及.而随着服务数量的爆炸性增长,网络上存在着大量功能相似、非功能特性各异的服务,如何在功能相当的服务集中选择质量较优的服务成为一个亟待解决的问题.传统的基于服务质量的服务选择方法,无论是局部最优或是全局最优策略,均面向服务库中的所有服务进行选择,选择效率受服务数量影响较大,因此不适用于基于大规模服务库的服务选择.文中引入数据库查询中的skyline方法,利用skyline中的支配关系,在选择过程中仅考虑skyline之上的服务,从而大大缩小了服务选择的范围,提高了服务选择的效率.同时针对动态Web服务环境,提出一种动态环境下的skyline服务维护算法,并通过一系列仿真实验证明了所提算法的高效性及良好的可扩展性.

加州预计美国环保署会批准其2035零排放汽车计划

美国加利福尼亚州(加州)的一名高级官员表示,他预计美国环境保护署(EPA)将批准该州在2035年前停止销售纯汽油车的里程碑式计划。加州空气资源委员会(CARB)已根据《清洁空气法》向EPA寻求豁免,以实施该州在2035年前停止销售纯汽油车的计划。此外,还有其他7项关于环境法规的豁免请求等待批准。