基于数据消冗技术的隐私大数据属性加密仿真

针对海量大数据信息量大、增长速度快、数据多样化冗余度高的特征,导致加密效率低、传输实时性差问题,提出基于数据消冗技术的隐私大数据属性加密方法。使用Bloom过滤技术降低大数据的维数,利用hash函数计算出消冗过程中的误判率,并根据映射位数组确定最优扩列函数数量。同时在现有ABE研究基础上,使用优化的密文策略加密方案更有效完成云数据的安全共享访问,减少属性空间的数据元素存储尺寸,实现降低共享参数数量,保证大数据安全加密的有效性。仿真结果表明,所提算法可以有效地拦截攻击数据,提高大数据属性的安全性能,保证加密效率,具有较高的实用性。

虚拟环境中坦克实体火力行为仿真研究

在作战演练仿真系统中 ,坦克是一种重要的武器仿真实体 ,其火力模拟必然成为研究的重点。该文结合科研实践 ,着重从坦克的侦察、目标选择、外弹道、命中概率与毁伤 ,以及实际射击时的射弹散布等方面 ,就实体火力行为属性仿真进行了一系列研究 ,并建立了相应的模型。实践证明 ,该坦克实体火力行为仿真模型简单实用 ,效果逼真 ,精度较高 ,同时得到的试验数据将会对坦克射击理论研究带来一定的便利。

面向对象技术在过程仿真中的应用

以 PB为实现工具讨论了在过程仿真中如何应用面向对象技术 ,包括对象的划分、建立及相互作用 ,给出了流程的描述与建立。

基于模糊商空间的属性权重确定算法研究与实现

科学确定多属性的权重是决策领域的核心问题。常规算法多采用手工计算,过程繁琐且不能覆盖全部数据集,难以应用到实际决策领域。针对大数据集的决策问题,研究一种基于模糊商空间和粗糙集理论的权重确定算法,并用Python语言实现算法的仿真计算,快速获得大数据集中多个属性重要度排序并确定各属性的权重。结果表明,该算法的设计与实现为属性权重确定提供了一种新的研究方法和计算平台,方便广大工程领域数据分析人员快速确定属性权重,提高数据分析效率,具有一定的推广价值和实用价值。