基于矩形安全邻域的智能车移动仿真研究

为了利用仿真技术研究智能车在行进时的实时测控过程,先由法线法构建近似等距曲线作为仿真道路的边界;再利用非线性规划给出了道路内满意矩形安全邻域的寻找方法;通过道路边界变异,构建了有障碍道路的仿真模型。整个过程形成了一套基于矩形安全邻域的智能车移动仿真方法,并对智能车实时搜索矩形安全邻域及据之决策行进的过程进行了仿真。结果表明,该方法可以实时规划智能车的行驶路线,有效地应对突发行驶障碍等问题。

面向聚类分析的邻域拓扑势熵数据扰动方法

针对现有数据扰动方法难以维持原始数据的聚类可用性问题,提出了一种隐私保护数据扰动算法DPTPE.基于邻域拓扑势熵将节点划分为不同类型,对于邻域分散型节点,以该节点的k邻域中节点坐标的均值替换其原始坐标;对于邻域紧密型节点,在其安全邻域中随机选择一个节点替换该节点。实验结果表明,DPTPE算法可以保护数据的隐私安全,还能够较好地维持数据集的聚类可用性。

一种向量等价置换隐私保护数据干扰方法

近年来,隐私保护数据发布得到了研究者的广泛关注,聚类与隐藏原理上的差异使得面向聚类的隐藏成为难点.针对现有保距和保分布隐藏难以有效兼顾数据聚类可用性和隐私安全的不足,提出基于保邻域隐藏的扰动算法VecREP(vector equivalent replacing based perturbing method),通过分析数据点邻域组成结构,引入能够保持数据邻域组成稳定的安全邻域定义.进一步基于向量偏移与合成思想,提出有效保持邻域数据分布特征的等价置换弧.对任意数据点,采用随机选取位于其安全邻域内等价置换弧上点替换的策略实现隐藏.将算法与已有的RBT,TDR,Camp-crest和NeNDS算法进行实验比较,结果表明:VecREP算法具有与保距隐藏算法RBT相近的聚类可用性,优于其余算法,能够较好地维持数据聚类的可用性.同时,具有好于其余算法的数据隐私保护安全性.