熵分类优化信息敏感值的个性化隐私匿名算法

提出了一种熵分类优化信息敏感值的个性化隐私匿名算法。首先对敏感属性进行复合,然后对多敏感属性进行覆盖性优化,并对其进行值域等级划分,最后针对敏感属性的特点,对其信息损失度和熵分类的选择进行优化,以提高算法的隐私匿名度。算法仿真结果表明,本文提出的算法相比较目前常用的K-anonymity、I-diversity算法,隐私匿名度高,执行时间小,且变化率也小,表示该算法具有较高的鲁棒性。

基于语义引导贝叶斯算法的交互建筑设计模型

针对标准贝叶斯算法在交互建筑设计的应用中还存在效果不好的问题,本文提出了一种基于语义引导贝叶斯算法的交互建筑设计模型,首先针对交互建筑图像某区域从某一角度的理解,采用高斯混合模型实现低层视觉特征到语义的映射,并用概率来表达了对图像对象理解的置信度。然后采用改进贝叶斯算法将中层语义融合,最后用商代法、最小二乘法、微分法等数学方法对运行速度优化。仿真试验结果表明,本文提出的基于语义引导贝叶斯算法的交互建筑设计模型相比较标准贝叶斯,具有更快的运行速度,并且应用效果良好。