一种基于主成分分析的稀疏数据模式分类隐私保护算法

 模式分类过程涉及到对原始训练样本的学习,容易导致用户隐私的泄露。为了避免模式分类过程中的隐私泄露,同时又不影响模式分类算法的性能,提出一种基于主成分分析（PCA）的模式分类隐私保护算法。该算法利用PCA 提取原始训练数据的主成分,并将原始训练样本集合转化为主成分的新样本集合,然后利用新样本集合进行分类学习。选用Adult 数据集和KDDCUP 99 数据集进行仿真实验,并采用正确率和召回率进行性能评价,结果表明,该隐私保护算法通过PCA 提取原始数据特征属性的主成分,可避免原始属性的泄露,同时PCA 在一定程度上可实现去噪,从而使分类器的分类性能优于原始数据集的分类性能。与已有算法比较,该隐私保护算法具有更好的模式分类精度和隐私保护性能。     

Q345B钢动态再结晶动力学模型研究

在Gleeble 1500热模拟机上进行Q345B钢单道次压缩变形实验,得到其真应力-真应变曲线,结合加工硬化率曲线,确定了Q345B钢动态再结晶临界应变εC、峰值应变εP和稳态应变εS。根据实验结果得到Zener-Hollomon方程和动态再结晶状态图,利用Johnson-Mehl-Avrami(JMA)方程法得到再结晶体积分数实际值,采用3种不同的再结晶体积分数预报模型对实验数据进行回归,并对再结晶体积分数实测值和预报值进行对比。结果表明,Epsilon-S/Epsilon-C模型精度最高,Epsilon-S模型精度次之,Epsilon-P模型精度最差。     

复合空心TiO2@SiO2纳米微球光催化性能研究

通过聚乙烯吡咯烷酮(PVP)功能化的聚苯乙烯(PS)粒子在SiO2包覆的同时被乙醇/氨水介质溶解,得到了单分散空心SiO2纳米微球,经溶胶-凝胶法与纳米TiO2复合制备得到了TiO2@SiO2纳米球.利用透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射仪(XRD)对制备的TiO2@SiO2纳米球进行了物理特性及光化学性质的初步表征,探讨了SiO2纳米微球的复合对TiO2粒径大小、比表面积、形貌、晶型转变以及光催化活性的影响.在可见光照射下,利用有机染料罗丹明B(Rhodamine B,RhB)的光催化降解为探针反应,研究了TiO2@SiO2纳米球的光催化活性及适应的pH范围.结果表明,SiO2纳米球的复合能明显提高光催化剂的比表面积及其对RhB的吸附量.同时能明显提高TiO2在可见光下的光催化活性,可见光下照射120min后RhB完全褪色,同时16h后的矿化率达到60%.TiO2@SiO2纳米球在pH 3～9范围内均表现出较高的催化性能.     

天津市中水回用途径分析

根据天津市水资源情况及中水回用情况,分析了天津市中水回用的潜力,并分析介绍了天津市中水回用的各种途径,为解决天津市水资源短缺问题,创建环境保护模范城市提供参考。     

地下深层建筑逆作法施工技术研究

对于深度大的多层地下室,用上述传统方法施工存在一些问题。首先支护结构的设置存在一定困难,由于基坑很深,支护结构的挡墙长度很大,费用大大增加,尤其是基坑内部支护结构的支撑用量大,一方面需用大量大规格的钢材,另一方面也增加了地下结构施工的难度;其次如用井点设备降低地下水时,水位的降低会引起土体固结,使周围地面产生沉降,如不采取特殊措施,亦会危及基坑附近的建筑物、地下管线和道路。     

基于非线性预测滤波的卫星姿态确定

为了提高卫星姿态确定系统的精度和可靠性,采用由姿态动力学与运动学方程构成的非线性卫星姿态运动模型,结合陀螺和矢量观测信息来确定卫星姿态。针对转动惯量变化等引起的模型不准确问题,研究基于预测滤波实现姿态估计的关键技术。仿真结果表明,在恰当选取加权阵的前提下,该方法可实时估计模型误差,当用低通滤波去除高频噪声的模型误差进行补偿后,大大削弱了模型不准确对姿态估计精度的影响,其估计效果明显优于传统的扩展卡尔曼滤波,由此验证了预测滤波在卫星姿态确定中的有效性和精确性。     

高校图书馆地区联合采购电子资源效益调查分析——以天津工程师范学院图书馆为例

对天津工程师范学院图书馆以及国内其他6所同等类型院校图书馆电子资源的投入与产出情况进行了调查、比较和分析,总结了高校地区性联合采购的优点与缺点,并对今后电子资源的建设提出了合理化建议。     

一种改进的求解多目标优化问题的进化算法

针对多目标优化问题,传统进化算法维护种群多样性的方法主要依赖于共享函数,但其小生境半径难以进行有效地设置。该文提出一种改进的求解多目标优化问题的进化算法,新算法引入了近邻函数准则(NFC),将其用于选择过程,可以从种群中选择出较好的个体,并确保种群的多样性。此外,新算法中融入了一种基于近邻函数准则的Pareto候选集的维护方法,利用这种方法可以有效地维护候选解集中个体的多样性。对所提出的算法,从时间和空间复杂度进行了理论分析。对一组典型优化问题的测试表明:该文提出的算法具有较高的搜索性能,解集分布的多样性与收敛性均较理想。     

基于GeoTIFF格式的Creator三维地形建模技术

大面积真实地形三维建模技术是视景仿真系统开发的难点问题。提供了基于GeoTIFF数据格式的三维地形建模方法,采用Global Mapper格式转换技术将GeoTIFF数据格式转换为USGS DEM数据格式,应用Creator地形建模技术建立了某地域的三维地形仿真模型,实现了真实地形三维建模的快速化、实用化。     

基于改进卷积神经网络与动态衰减学习率的环境声音识别算法

环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于其声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题本文提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型（S-CNN）,该模型采用反复堆叠的递减型卷积核提取不同尺度的局部特征,并在每层卷积层后采用Batch Normalization（BN）层对特征进行归一化操作。同时,利用动态衰减的学习率训练模型,以提高模型收敛速度与收敛稳定性。实验结果表明,相比于传统的机器学习与卷积神经网络模型,本文所设计的改进卷积神经网络模型S-CNN具有更好的识别率。在ESC-10环境声音数据库上,识别精度达到91.3%。