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面向位置服务的K-Vretr隐私保护方法

小型微型计算机系统 2022年第1期43卷 165-172页

作者：唐朝生李鹏飞王辉王成杰申自浩河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对K匿名、空间泛化等隐私保护方法中匿名区域受攻击造成用户隐私泄露的问题,提出一种基于K匿名机制的K-Vretr方法.首先,引入Voronoi图模型,利用离散的Voronoi图特性,分析同类信息点,生成K匿名集发送给LBS服务器;其次,定义关系矩阵,计... 详细信息

针对K匿名、空间泛化等隐私保护方法中匿名区域受攻击造成用户隐私泄露的问题,提出一种基于K匿名机制的K-Vretr方法.首先,引入Voronoi图模型,利用离散的Voronoi图特性,分析同类信息点,生成K匿名集发送给LBS服务器;其次,定义关系矩阵,计算出用户位置与目标信息点之间的邻近关系;再次,应用二次剩余假设模型,确保用户目标信息点的查询隐私安全;最后,通过实验验证K-Vretr方法在满足l-多样性的同时,既增大了匿名空间,又减少了匿名时间,进而保证了安全性与匿名效率,有效防止了用户隐私的泄露.

关键词： K匿名隐私保护 K-Vretr Voronoi图模型信息点二次剩余模型

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多姿态图像生成的行人重识别算法研究

计算机工程与应用 2023年第2期59卷 143-152页

作者：张海燕张富凯袁冠李莹莹河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

不同行人的高度相似性以及相同行人外观姿态的差异性,使得不同摄像头下的行人重识别面临严峻的挑战。生成对抗网络可以合成新的图像,被认为是解决行人姿态变化的主要技术手段。提出一种基于多姿态图像生成的行人重识别算法,利用生成对... 详细信息

不同行人的高度相似性以及相同行人外观姿态的差异性,使得不同摄像头下的行人重识别面临严峻的挑战。生成对抗网络可以合成新的图像,被认为是解决行人姿态变化的主要技术手段。提出一种基于多姿态图像生成的行人重识别算法,利用生成对抗网络生成不同姿态的行人图像,通过归一化消除姿态的影响,从而大幅度提升行人重识别的整体性能。该行人重识别算法包括多姿态行人图像生成、不同姿态的行人特征提取与融合、距离度量和重排序三部分内容。在Market-1501数据集和DukeMTMC-ReID数据集上的实验证实了所提出算法的有效性,通过与state-of-the-art行人重识别方法比较,展示了多姿态图像生成方法在行人重识别任务中的优越性,同时表明生成行人图像的特征与原始图像的特征是相互补充的。

关键词：行人重识别姿态估计生成对抗网络姿态归一化

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基于UWB的密集行人三维协同定位算法

计算机应用研究 2022年第3期39卷 790-796页

作者：贺军义吴梦翔宋成张敏张俊楠河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454002

针对复杂室内环境中密集行人定位精度低、超宽带(UWB)基站密度要求高的问题,提出一种基于UWB的密集行人三维协同定位算法。首先使用聚类算法抑制测距数据中较大非视距(NLOS)误差,并使用高斯均值混合滤波抑制标准测量误差;然后提出双层... 详细信息

针对复杂室内环境中密集行人定位精度低、超宽带(UWB)基站密度要求高的问题,提出一种基于UWB的密集行人三维协同定位算法。首先使用聚类算法抑制测距数据中较大非视距(NLOS)误差,并使用高斯均值混合滤波抑制标准测量误差;然后提出双层协同定位算法,建立协同定位数学模型,并结合迭代初始值获取策略进行初步定位,降低了基站数量要求,在筛选出NLOS误差较小的测距数据并修正后,进行二次定位;最后考虑行人高机动性,设计一种交互多模型卡尔曼滤波算法,缓解了定位结果跳变问题。实验结果表明,所提算法在弱NLOS环境和强NLOS环境下定位精度分别达到0.11 m、0.17 m,相比其他算法,具有较高定位精度,进一步降低了对UWB基站密度要求。

关键词：超宽带协同定位迭代算法滤波处理 K-means++ DV-Hop

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基于ECM的多视图模糊聚类算法

河南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期43卷 154-160页

作者：刘永利常冉河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

目的传统聚类算法多属于单视图聚类的范畴,在数据结构形式日趋复杂的今天,单视图聚类越来越难以对数据集进行全面而准确的知识表达。特别地,虽然证据C-均值聚类算法的数据结构揭示能力比较突出,但是囿于单视图的算法设计,其对于数据集... 详细信息

目的传统聚类算法多属于单视图聚类的范畴,在数据结构形式日趋复杂的今天,单视图聚类越来越难以对数据集进行全面而准确的知识表达。特别地,虽然证据C-均值聚类算法的数据结构揭示能力比较突出,但是囿于单视图的算法设计,其对于数据集的综合描述能力较为薄弱。方法为解决该问题,提出一种基于证据C-均值聚类的多视图模糊聚类算法。该算法在信念函数的理论框架下形成凭证分区,然后计算各特征在不同视图下的权重,并将该权重赋予不同视角下的各个分区,从而生成最终的聚类结果。一方面扩展了硬划分、模糊划分和可能性划分的概念,可同时继承证据C-均值聚类算法和多视图模糊聚类的优点,挖掘不同视图下的有价值信息,另一方面能够根据视图重要程度自动分配权重,据此提高聚类准确率。结果为验证算法的聚类效果,在4个多视图数据集上与其他5种算法进行了对比实验,实验内容包括聚类准确率、聚类效率和参数分析3部分。实验结果表明,所提算法在准确率、F度量和标准化互信息3个量化指标上表现较好,说明在聚类准确率方面优于对比算法;在聚类效率上,除去在个别数据集上因迭代次数过多导致聚类时间略长外,总体接近于对比算法中的最优表现。结论这些表现进一步证明了所提算法在处理多视图数据集时的有效性。

关键词：聚类多视图特征权重准确率

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基于BIGRU的轨迹数据发布隐私保护方案

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2023年第6期35卷 1011-1019页

作者：申艳梅张玉阳申自浩王辉刘沛骞河南理工大学软件学院河南焦作454000 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

在保证轨迹数据发布隐私性的同时,需要提高发布数据的可用性,将机器学习算法应用于轨迹数据处理可以提高轨迹数据的可用性。针对轨迹数据发布可用性问题,提出一种面向轨迹数据发布的结合双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent... 详细信息

在保证轨迹数据发布隐私性的同时,需要提高发布数据的可用性,将机器学习算法应用于轨迹数据处理可以提高轨迹数据的可用性。针对轨迹数据发布可用性问题,提出一种面向轨迹数据发布的结合双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BIGRU)和差分隐私(differential privacy,DP)的轨迹隐私保护方案。通过应用BIGRU对轨迹数据进行预处理从而提高轨迹数据的可用性,对轨迹数据进行聚类泛化并使用差分隐私指数机制进行分区选择从而达到了隐私保护的目的,将得到的泛化轨迹数据集进行异常处理并发布。仿真实验结果表明,该方案不仅具有较好的数据可用性,也有一定的效率优势。

关键词：差分隐私轨迹数据发布神经网络轨迹预测隐私保护

EEG情感识别中基于集成深度学习模型的多分析域特征融合

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控制与决策 2020年第7期35卷 1674-1680页

作者：晁浩刘永利连卫芳河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机... 详细信息

提出一种基于集成深度学习模型的情感状态检测方法.首先从脑电信号的时域、频域和时频域中提取4种表征情绪状态显著信息的初始特征;然后使用胶质细胞链改进的深度信念网络分别提取这些特征的高层抽象表示;最后利用判别式受限玻尔兹曼机对高层抽象特征进行融合,进行情感状态预测.在DEAP数据集上进行的实验显示,胶质链能够挖掘和利用EEG不同通道之间的相关性信息,而集成深度学习模型能够有效集成EEG信号在时域、频域和时频域蕴含的情感状态相关的显著性信息.

关键词：情感识别多通道脑电深度学习深度信念网络特征融合受限玻尔兹曼机

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非洲蜂优化算法

哈尔滨工程大学学报 2020年第5期41卷 738-746页

作者：刘永利李仁杰河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

在粒子群算法和鲸鱼群算法等进化算法中,代际之间的信息传递仅限于相邻2代个体之间,导致全局搜索参考信息单一,难以探索所有可行搜索区域并获得最优结果。本文提出一种全新的启发式算法:非洲蜂优化算法,该算法模拟了非洲蜂种群在迁徙过... 详细信息

在粒子群算法和鲸鱼群算法等进化算法中,代际之间的信息传递仅限于相邻2代个体之间,导致全局搜索参考信息单一,难以探索所有可行搜索区域并获得最优结果。本文提出一种全新的启发式算法:非洲蜂优化算法,该算法模拟了非洲蜂种群在迁徙过程中遇到威胁时的反应模式、蜂王的指令模式与记忆模式,借此实现最优化求解。为了验证非洲蜂优化算法的有效性,本文选择23种标准函数进行了对比实验,实验结果表明非洲蜂优化算法在保留较高收敛速度的同时,也保证了较好的收敛精度。

关键词：元启发算法进化算法最优化非洲蜂迁徙策略收敛精度标准函数

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面向轨迹数据发布的KSDP方案

深圳大学学报（理工版） 2023年第2期40卷 236-243页

作者：张俊刘德安申自浩王辉刘沛骞河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 河南理工大学软件学院河南焦作454000

轨迹隐私保护中使用k-means算法进行聚类时,对初始值敏感,且聚簇数目的选择具有一定的盲目性,为解决该问题并提高聚类结果的可用性,提出一种结合k-shape和差分隐私的轨迹隐私保护方案KSDP(k-shape differential privacy).首先,对轨迹数... 详细信息

轨迹隐私保护中使用k-means算法进行聚类时,对初始值敏感,且聚簇数目的选择具有一定的盲目性,为解决该问题并提高聚类结果的可用性,提出一种结合k-shape和差分隐私的轨迹隐私保护方案KSDP(k-shape differential privacy).首先,对轨迹数据进行划分切割预处理,利用轨迹的时间属性和空间属性对轨迹切割划分,从而提高聚类泛化的质量.其次,使用设定的效用函数对预处理后的轨迹数据进行评判,并对过滤后数据进行聚类泛化操作.最后,在泛化后的数据中加入Laplace噪声,使其满足差分隐私保护模型,进一步保护轨迹隐私.实验仿真结果表明,与传统差分隐私k-means聚类方案对比,KSDP方案有效提高了聚类结果的可用性,并具有一定的性能优势,更好地实现了轨迹数据发布和隐私保护.

关键词：数据安全与计算机安全轨迹隐私差分隐私 k-shape 隐私保护数据发布

一种融合信任和项目卷积描述信息的PMF算法

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控制与决策 2020年第8期35卷 1803-1812页

作者：王建芳苗艳玲韩鹏飞司马海峰河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

针对现有概率矩阵分解(PMF)技术的个性化推荐系统在采用社交网络中信任信息时常常忽视项目相关描述文档信息的问题,提出一种融合用户信任和通过卷积网络以获取项目描述等信息的PMF模型.首先,利用用户偏好信息和行为轨迹信息构建一种新... 详细信息

针对现有概率矩阵分解(PMF)技术的个性化推荐系统在采用社交网络中信任信息时常常忽视项目相关描述文档信息的问题,提出一种融合用户信任和通过卷积网络以获取项目描述等信息的PMF模型.首先,利用用户偏好信息和行为轨迹信息构建一种新的信任网络;然后,通过卷积神经网络从项目描述文档中提取项目潜在的特征向量;最后,在概率矩阵分解过程中同时利用评分数据、信任网络中用户的信任信息和项目的描述信息,计算用户和项目的潜在特征向量以预测评分并进行个性化推荐.为验证算法的有效性,选择3种算法在4个数据集上进行对比,实验结果表明所提出的算法在推荐精确度和鲁棒性方面优于其他3种算法.

关键词：推荐算法卷积神经网络社交网络信任概率矩阵分解