【摘 要】
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移动互联网和LBS技术的高速发展使得位置服务提供商可以轻松收集到大量用户位置轨迹数据,近期研究表明,深度学习方法能够从轨迹数据集中提取出用户身份标识等隐私信息.然而现有工作主要针对社交网络采集的签到点轨迹,针对GPS轨迹的去匿名研究则较为缺乏.因此,对基于深度学习的GPS轨迹去匿名技术开展研究.首先提出一种GPS轨迹数据预训练方法,经过子轨迹划分、位置点转化和位置点嵌入,原始GPS轨迹中的空间距离和上下文信息被嵌入到定长向量中,使得GPS轨迹数据能够作为神经网络的输入.其次提出一种基于深度神经网络训练的G
【机 构】
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中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室,北京100089;中国科学院大学,北京100089;中国电子科技集团公司航空电子信息系统技术重点实验室,四川成都610036;中国科学院软件研究所可信计算
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移动互联网和LBS技术的高速发展使得位置服务提供商可以轻松收集到大量用户位置轨迹数据,近期研究表明,深度学习方法能够从轨迹数据集中提取出用户身份标识等隐私信息.然而现有工作主要针对社交网络采集的签到点轨迹,针对GPS轨迹的去匿名研究则较为缺乏.因此,对基于深度学习的GPS轨迹去匿名技术开展研究.首先提出一种GPS轨迹数据预训练方法,经过子轨迹划分、位置点转化和位置点嵌入,原始GPS轨迹中的空间距离和上下文信息被嵌入到定长向量中,使得GPS轨迹数据能够作为神经网络的输入.其次提出一种基于深度神经网络训练的GPS轨迹去匿名方法,基于预训练得到的向量序列,采用LSTM、GRU等神经网络作为编码器训练拟合用户标识,实现匿名轨迹数据的用户关联.最后基于Geolife轨迹数据集对上述方法进行验证,实验中轨迹去匿名的准确率和Top5准确率分别达到了56.73％ 和73.48％,实验结果表明,基于深度学习的GPS轨迹去匿名方法能够从匿名轨迹数据中较为准确地识别出用户标识.
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针对Yolov3算法应用于人体检测中的准确率低,参数量、计算量和模型体积大难以在资源有限的嵌入式平台上实现等问题,提出了YOLOv3改进及其模型压缩算法.在YOLOv3中通过引入密集连接与多分支结构,增加网络宽度和多尺度感受野,加强特征重用,提高了模型的检测精度;对改进的YOLOv3通过联合优化权重损失函数和BN层缩放因子的L1正则项等方式进行通道剪枝,从而减小了参数量和计算量,模型体积得到了大幅压缩.实验结果表明,改进后YOLOv3算法的检测精度提升了6.01％,模型体积减小了38.46％;经过压缩后,
基于区间值广义正交模糊环境和Frank算子,定义了区间值广义正交模糊Frank算子的运算法则,提出了区间值广义正交模糊Frank加权平均算子(IVq-ROFFWA)和加权几何算子(IVq-ROFF-WG),并研究了它们的幂等性、有界性和单调性.然后提出了基于IVq-ROFFWA算子的多属性群决策方法(M AGDM),该方法通过选取满足条件的q值,使用IVq-ROFFWA算子集结得到目标区间值模糊数,比较它们的得分得到最优方案,还得出了不同q值不影响最优方案排序的结论.最后通过实际案例验证了基于IVq-RO
目的:分析在发热门诊的护理工作开展当中,健康教育的实施效果.方法:选择我院发热门诊在2021年1月至9月期间接诊的94例患者为研究样本,将所有患者随机均分成对照组(n=47)及研究组(n=47),给予对照组患者常规方式护理干预,研究组患者则需接受健康教育干预,对两组患者的护理满意度进行比较.结果:研究组患者接受干预后的护理满意率远高于对照组,相关数据进行比较后存在统计学差异(P＜0.05).结论:针对发热门诊患者的护理方式选择而言,给予健康教育的效果较好,该方案可行性较强.
针对软件缺陷预测中数据维度的复杂化和类不平衡问题,提出一种基于代理辅助模型的多目标萤火虫算法(SMO-MSFFA)的软件缺陷预测方法.该方法采用了多组策略萤火虫算法(MSFFA),以最小化数据的特征选择比率和最大化模型评测A UC值为多目标目标函数,分别以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和K近邻分类算法(KNN)为分类器构建软件缺陷预测模型.考虑到进化算法自身的迭代特点,嵌入代理模型离线完成部分个体评价函数的计算,以缩短计算耗时.在公开数据集NASA中的PC1、KC1和MC1项目上进行实验验证,与N
引入了n元伪加权有穷自动机——带有n个有限字符集的伪加权有穷自动机、分明型n元伪加权有穷自动机和确定型n元伪加权有穷自动机的概念.根据状态转移函数在每个字符集上是否带空转移,将以上自动机分为4类:带r-型空转移的n元伪加权有穷自动机和带空转移的n元伪加权有穷自动机和带r-型空转移的分明型n元伪加权有穷自动机和带空转移的分明型n元伪加权有穷自动机.给出了以上自动机所识别语言的定义并探究了它们之间的关系,讨论了状态转移函数在每个字符集上是否带空转移对其接受语言的影响.
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针对噪声污染、光照变化等复杂环境下人脸图像识别问题,提出一种改进标签一致KSVD字典学习的人脸识别算法.该算法通过改变标签一致KSVD算法的字典更新方式,用主成分分析算法分解误差项,用最大特征值对应的特征向量修改字典原子.通过字典学习过程得到原子与类别标签对应的判别性字典.目标函数综合了重建误差、稀疏编码误差和分类误差.最后,在分类阶段利用学习到的字典和分类器参数对测试样本进行分类.在有光照变化的Ex tend Yale B人脸库、表情变化以及遮挡影响的A R人脸库上分别取得了99.01％ 和97.94％
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