移动群智感知中高效可验证的安全真值发现方法

针对移动群智感知中参与者数据的真值和隐私保护问题,提出了一种高效可验证的安全真值发现方法 EVSTD,通过安全迭代更新参与者权值和评估对象真值,从而得到对象的真实数据。EVSTD中,参与者利用本地随机数和协商随机数对敏感数据进行双掩码数据扰动,使得EVSTD不仅能够保证敏感数据的隐私性,且解决了参与者因延迟发送感知数据而导致的敏感数据泄露问题。同时, EVSTD利用秘密共享协议解决了参与者掉线或失效的问题,且通过动态选择L邻居节点策略让参与者只与其关联邻居进行通信从而大大降低了参与者的计算和通信开销。此外,参与者通过计算敏感数据的同态哈希值以用于数据的验证并上传给服务器,服务器对敏感数据进行聚合和对验证信息进行乘积,并将计算结果发送给参与者,参与者再对聚合结果和证明信息进行验证,验证通过则说明聚合结果正确,进一步保证了真值发现结果的可信性,防止服务器对参与者的敏感数据进行篡改,保证了聚合结果的真实性。实验结果显示所提方法在保证数据隐私的同时获得真实可靠的数据信息,且能够有效的防止服务器篡改数据和共谋攻击。

一种基于变分多跳图注意力编码器的深层协同真值发现

大数据时代,数据价值的释放经常需要融合多源数据,数据冲突成为这一过程中无法避免的关键问题。为了从冲突数据中筛选出真实声明以及可靠数据源,研究人员提出了真值发现方法。然而,现有的真值发现大多注重数据源与声明之间的直接协同信息,忽略了更深层的间接协同与对抗信息,导致不足以表达出数据源与声明的特征。针对此问题,提出了基于变分多跳图注意力编码器的真值发现方法(TD-VMGAE),基于数据源与声明之间的包含关系构建二分图网络,采用多跳图注意力层为每个节点表征汇聚间接协同信息以及对抗信息,并设计真值发现变分自编码器,抽取节点表征中所需的分类分布,对数据源和声明进行协同分类。实验结果表明,所提方法在3个不同尺度的数据集中均有不错的表现,消融实验和可视化也验证了所提方法的有效性和泛化能力。

影响畜产品检验室数据真值的因素及管理措施

检验检测中,实验数据由于受到各种因素的叠加影响,总是和真值之间有些许的偏差,如何减少这些偏差,就成了摆在每一位检验员面前的一道大考题。该文作者根据自己的工作经验分别从计量器具和仪器、实验器具交叉污染、实验人员工作习惯、实验室整体环境和卫生、实验试剂和标准品五个方面展开详细论述,并对每一种影响因素给出了对应的管理措施。一个严格的实验室管理制度和一个良好的工作习惯是保证整个实验室良好运行的基本条件,严格执行制度、时刻保持优秀习惯是每一个检验员得出正确实验数据的必要条件。

基于真值区间的模糊认知逻辑

Lorini提出了基于信念库的信念态度逻辑,以解决认知科学领域的逻辑全知问题;文章采用了Levesque提出的“觉知”算子来区分显式信念和隐式信念。而在人工智能、决策和知识表征领域,需要研究信念的准确程度,这在信念态度逻辑中是没有涉及的。对此,文章尝试使用模糊模态逻辑的刻画方式引入真值区间从而对信念为真的概率进行描述,在此基础上提出新的逻辑框架并引入公理,最终证明其语义模型的可靠性。

新兴称呼语“N们”的真值意义与非真值意义探究

新兴称呼语“N们”可用于陌生人之间,其中“N”由亲密关系间称呼语构成,例如“宝”“家人”“姐妹”等。本文注意到交际双方陌生化的身份特点,从真值意义与非真值意义层面对“N们”进行分析,论证了“N们”用法的合理性及其原因所在。此外,“N们”用法也有其限度,一方面“N”应具有“+年轻化”“+口语体”的特点;另一方面“们”具有拉开交际双方社会距离的作用且不能被省略。

基于深度学习的分布式时空数据快速真值推理方法

针对移动群众分布式感知中真值推理缺乏有效的真值基准数据和参与者可信度信息的问题,提出了基于深度学习的分布式时空数据快速真值推理方法(DLFTI),构建了金牌真值数据(来自无人机)、银牌真值数据(来自高可信参与者)和铜牌真值数据(来自深度矩阵分解)三级真值基准数据框架,实现了对参与者的快速可信度计算,同时设计了三级估计真值数据并成功实现了移动群众感知的快速且精确的真值推理。仿真实验结果表明:本文方法与传统算法相比,在参与者识别和真值发现方面,性能得到显著提升。

基于本地差分隐私的众包数据流真值发现方法

真值发现是解决多源数据冲突的手段,但在迭代计算的过程中会泄露隐私数据。因此,本地差分隐私以其强大的隐私保证在真值发现中得到了广泛应用。然而,现有多数研究均基于某一时刻对数据进行隐私保护。若对数据进行持续收集,可能忽略所要求的规模大、连续到达等特性。针对众包任务持续数据收集中的真值发现问题,文章提出了基于本地差分隐私的持续数据真值发现机制,同时考虑工人数据和真值之间的相关性,在保护用户数据隐私的同时降低了真值估计的误差。

中介真值程度的度量及其应用(I)

以中介数学系统为背景,为处理工程实践和科学研究中普遍存在的模糊现象提供一种度量逻辑真值程度的方法.在建立了谓词的ε标准度概念后,描述了对一般应用的数值区域与对应谓词的真值之间的关系;采用距离概念,并以对应谓词真值的数值区域的长度为基准,定义了距离比率函数及距离比率的特殊变换,并由此建立了一维情形下个体真值程度函数.又在提出关于n维情形的分支谓词、幂集逆映射和标准度向量概念后,描述了真值程度和函数、极值分支函数等n维情形的应用形式.应用示例表明:由于提出超态概念,所以理论上能把真值程度域从[0,1]拓宽到(-∞,+∞);真值程度函数的定义具有计算机可以处理的定量形式且具有客观性和普适性的特点.因此,真值程度的度量将在涉及模糊现象的领域得到有效的应用.

中介真值程度的度量及其应用(Ⅱ)

结合中介逻辑中的模糊否定词和真值程度词的语义,论述了研究中介真值程度的度量对于应用的必要性;在对个体研究的基础之上,从离散型和连续型两个方面讨论了集合的真值程度的度量;在建立中介标准度后,提出模糊程度概念,提出中介熵定义,并讨论了中介熵的最大值.针对反对对立强调两个概念之间存在"最大的差异",提出弱化"两极",突出"过渡"的观点.在对过渡与对立进行了一般性讨论后,建立了标准数值化映射和广义数值化映射概念,构造性地证明了过渡情形能转换为反对对立情形的充分条件.这表明在处理工程实践和科学研究中的模糊现象时,可以把所有存在过渡的情形作为反对对立处理,从而使中介真值程度的度量可以在更加广阔的领域得到应用.

面向Web数据集成的真值发现算法

在Web数据集成中,常出现多个数据源对同一实体对象的描述存在冲突.解决冲突,发现真值有助于提高数据集成质量或构建高质量的知识库等.已有的解决单真值数据冲突的方法存在数据源评价指标不充分,无法区分数据源的数据缺失和假真,以及无法处理数据源间传递复制、共同复制等高阶复制的局限性.因此,本文采用召回率和假真率度量数据源质量,提出能处理数据源间复杂数据复制的真值发现算法.三个真实数据集和人工数据集上的实验结果表明,本文算法能有效降低错误数据复制带来的真值计算偏差,提高真值发现的准确率.

MTruths:Web信息多真值发现方法

Web已成为一个浩瀚的信息海洋,其信息分散在不同的数据源中.不同数据源常常为同一对象实体提供冲突的属性值.如何从这些冲突属性值中找到真值被称为真值发现问题.根据属性值数量可将对象属性分为单值属性和多值属性,现有的多数真值发现算法对单值属性的真值发现比较有效.针对多值属性的真值发现问题,提出了一个多真值发现方法 MTruths,该方法将多真值发现问题转化为一个最优化问题,其目标是:各对象的真值与各数据源提供的观察值之间的相似性加权和达到最大.对象真值求解过程中,提出2种方法求真值列表的最优解:基于枚举的方法和贪心算法.与已有方法不同的是MTruths可以直接得到对象的多个真值.最后,通过图书和电影2个真实数据集上的实验表明,MTruths的2种实现方法的准确性以及贪心算法的效率优于现有真值发现方法.

关于CFD验证确认中的不确定度和真值估算

本文回顾了CFD验证、确认中不确定度的概念和研究方法,CFD的不确定度尚无表达式可以使用。本文也讨论了现在正在进行的实验验证,对各个参加验证的软件,如何作出定量的精度评价也缺乏原则。针对这些情况,我们在不改变不确定度定义的前提下,对不确定度作了新的解读,即不确定度可解读为计算值或实验值与真值准确到前n位,从而可给出不确定度的表达式和真值估算的原则。并根据大样本数据的统计理论,对真值认为接近数学期望,从而给出准确到n位真值的计算方法。这个方法,可用于计算结果的检验,例如当模型一定时,可用此法寻求计算方法的真值,对算法进行检验;如算法一定模型改变时,也可用于检验模型的可靠性。利用这种方法,在没有实验结果的情况下,也可评价各计算软件的质量。这个方法当然也可以运用处理实验数据。因为CFD中计算模型是人为建立的,虽然可以检验它的解是否正确,但与物理情况是否一致,并未得到回答。因此,开展实验验证是必需的。

基于光源相对光谱功率分布的颜色真值获取方法

嫦娥三号全景相机具有彩色成像模式,在发射前需先进行彩色定标,样本真值的获取是彩色定标的前提。传统方法获取的颜色真值在色差值和视觉感知上都与实际值存在明显的偏差。若直接采用该颜色值作为真值进行彩色定标,影响定标后的色差大小和定标校正后颜色的人眼视觉感知效果。为探索更好的颜色真值获取方法,利用实验室内测得的D65定标光源的相对光谱功率分布,重新定义了转换矩阵中的白点坐标,然后基于CIE颜色计算公式,根据格拉斯曼颜色混合定律,对XYZ与sRGB颜色空间之间的转换矩阵进行了修正,提高了样本真值获取的准确度。另外利用修正后的转换矩阵对sRGB空间的三刺激值曲线进行了重新计算,对标准转换值偏离实际值的原因进行了分析。通过地面试验验证,相对于传统样本真值获取方法,利用该真值获取方法定标后A,B两相机的色差值分别降低了0.8和0.73;定标矩阵校正在轨图像时,色差分别降低了26.50%和34.47%,且校正后的颜色与人眼的视觉感知效果更接近。

语言真值直觉模糊逻辑的知识推理

针对格蕴涵代数、直觉模糊集及知识表示、基于语言真值直觉模糊代数的相关性质及运算方法,提出了六元语言真值直觉模糊代数的相关逻辑性质,并在六元语言真值直觉模糊知识表示的基础上,将模糊推理的CRI方法进行扩展,研究得出了六元语言真值直觉模糊推理的方法即6LTV-CRI算法。而后将直觉模糊推理与六元语言真值直觉模糊推理方法进行对比分析,验证了6LTV-CRI推理算法的合理性,并分析了其优缺点。

基于流特性和真值程度的VoIP语音质量单端客观评价

提出了一种仅利用IP流特性预测VoIP感知服务质量(PQoS)的非侵入单端客观评价方法——FSPAV,其关键是定义了3个与用户感知相关的流特性测度。不需要同步时钟或解析应用协议,仅需要监测用户主机接收到的包含对端用户语音数据的IP分组计算测度。使用个体真值程度度量,将通话片段的3个测度测量值映射成一个通话质量客观评价值,计算过程中还能得出每个特性的优劣程度。在互联网上利用VoIP软件QQ和Skype进行多次语音通话实验,实验结果显示主、客观评价值之间具有相当高的相关性,表明了本方法的有效性。

一种基于中介真值程度度量的模糊综合评价方法

鉴于现有的综合评价方法大多为刚性的评价,不适用于模糊因素评价,提出了一种基于中介真值程度度量的模糊综合评价方法,对效益型指标、成本型指标和区间型指标3种情况下的真值程度度量过程和参数取值方法进行了设计;并基于真值程度度量结果构造了中介模糊评判矩阵来进行综合评价。为处理模糊信息创建了中介数学系统。相比传统模糊评价方法,基于中介真值程度度量的模糊综合评价方法更具有客观性,因此能更有效地处理模糊现象。与其他综合评价方法的对比实验表明,所提出的方法是有效的,并具有一定的优越性。

复合模糊命题的真值及其信息量计算的新方法

从模糊信息量入手，对复合模糊命题的真值及其模糊信息量的计算进行了探讨，提出了一种新方法．此方法既考虑了子命题的逻辑关系，又考虑了子命题的相对重要程度而不丢失过多信息．实验证明，这种方法克服了封闭性、信息丢失、二义失效和全同失效的缺陷，能获得较合理的结果．

基于语言真值格值命题逻辑系统l_(νpl)的推理规则

一个逻辑系统在实际应用中,推理规则的选取往往很重要。本文基于语言真值格值命题逻辑系统lνpl,提出了几种推理规则,这些推理规则包含有语义和语法,且它们之间具备协调水平的特性,证明了推理规则在一定程度上具备闭性特性。

Gdel系统中由一个或两个原子生成的公式的真值函数的特征

在Gdel系统中研究了仅由一个或两个原子生成的逻辑公式的真值函数的特征,进而按照逻辑等价关系对F(p),F(p,q)进行了细致的分类。

基于数据源分类可信性的真值发现方法研究

网络的普及和电子商务的发展改变了人们信息获取以及消费的方式.Web已经成为大多数人获取信息的重要来源.与此同时,互联网信息质量问题也逐渐凸显.Web中存在大量过时、错误、虚假、片面的信息.其中,不同网站为相同对象提供冲突信息的问题尤为突出.如何从这些冲突信息中找到正确信息成为亟待解决的问题,这类问题又被称为真值发现问题.通过对现有真值发现问题解决方法的调研,发现现有方法均未考虑数据源分类可信性差异对真值发现的影响.因此,提出基于数据源分类可信性的真值发现问题.提出2种方法探测数据源分类可信性差异,并采用贝叶斯的方法迭代计算数据源分类可信性和属性值准确性.另外,通过考虑数据源覆盖率和对象难度对真值发现的影响,进一步提高真值发现算法的准确性.一个真实数据集的实验结果表明,所提方法可以显著提高真值发现的准确性.