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基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案
1
作者 刘沛骞 贾庆林 +1 位作者 王辉 申自浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2189-2194,共6页
在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息,导致用户信息泄露。大部分研究只针对单个用户的隐私保护,而忽略了多用户之间的相关性。针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题,提出了一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案。首... 在使用位置查询服务时需要提供用户真实位置信息,导致用户信息泄露。大部分研究只针对单个用户的隐私保护,而忽略了多用户之间的相关性。针对轨迹隐私保护中多用户相关性的问题,提出了一种基于用户相关性的差分隐私轨迹隐私保护方案。首先,构建历史轨迹树,利用变阶马尔可夫模型预测用户轨迹,从轨迹集合中生成一组高可用性的轨迹数据集;其次,根据用户轨迹之间的相关性获取一组关联性较低的预测轨迹集;最后,通过自定义隐私预算的方法,根据用户不同的隐私需求动态调整每个位置点的隐私预算并为发布轨迹添加拉普拉斯噪声。实验结果表明:与LPADP算法相比,该算法的执行效率提升了10%~15.9%;与PTPP和LPADP算法相比,该算法的数据可用性提升了11%~16.1%,同时提升了隐私保护程度。 展开更多
关键词 位置隐私 轨迹隐私保护 差分隐私 变阶马尔可夫模型
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基于后缀自动机的轨迹模式挖掘方法 被引量：1
2
作者 王兴 蒋新华 +1 位作者 蔡伟文 廖律超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第2期409-412,416,共5页
基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法。该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机... 基于交通路网研究移动对象轨迹预测,将序列分析方法和马尔可夫统计模型结合,提出了一种基于后缀自动机的变阶马尔可夫模型挖掘方法。该方法根据移动对象的历史轨迹数据进行学习训练,计算轨迹序列上下文的概率特征,建立序列的后缀自动机模型,结合当前实际轨迹数据,动态自适应预测将来的位置信息。实验结果表明:相比固定阶马尔可夫模型,随着阶数的增加(L≥2),固定阶马尔可夫模型预测的精度逐步降低,而该方法能动态自适应,精度保持在81.3%左右,取得较好的预测效果;同时,该方法只需线性的时间和空间开销,大大降低了存储空间和时间,能实现大规模数据的在线学习。 展开更多
关键词 定阶马尔可夫模型 变阶马尔可夫模型 后缀字典树 后缀自动机 轨迹模式 轨迹预测
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一种事件序列的加权变阶马尔可夫模型 被引量：1
3
作者 吴宏和 陈黎飞 郭躬德 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第4期175-181,共7页
变阶马尔可夫模型是对事件序列建模的一种简单且有效的模型,但经典变阶马尔可夫模型只考虑转移概率,未关注子序列本身出现的频率。为此,提出一种加权的变阶马尔可夫模型,在经典变阶马尔可夫模型基础上根据子序列的频率构建一棵加权概率... 变阶马尔可夫模型是对事件序列建模的一种简单且有效的模型,但经典变阶马尔可夫模型只考虑转移概率,未关注子序列本身出现的频率。为此,提出一种加权的变阶马尔可夫模型,在经典变阶马尔可夫模型基础上根据子序列的频率构建一棵加权概率后缀树。给出一种剪枝策略,在构建后缀树时根据结点相似程度剪除树枝,以提高模型的泛化能力,并在线性时间内完成加权概率后缀树的构建。通过将加权的模型应用于事件序列分类进行实验验证,结果表明,该模型可以对不同领域的实际序列数据进行有效分类。 展开更多
关键词 变阶马尔可夫模型 概率后缀树 事件序列 分类 加权 剪枝
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基于EM算法的汉语自动分词方法 被引量：23
4
作者 李家福 张亚非 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第3期269-272,共4页
汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用 ,以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型 ,并重点剖析了EM(Expectat... 汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用 ,以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型 ,并重点剖析了EM(Expectation Maximization)算法 ,对实验结果进行了分析。最后对算法进行了总结与讨论。 展开更多
关键词 EM算法 语料库 HMM 中文信息处理 汉语自动分词 自然语言处理 极大似然原则 零阶马尔可夫模型
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N-DenseNet的城市声音事件分类模型 被引量：6
5
作者 曹毅 黄子龙 +2 位作者 张威 刘晨 李巍 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期9-16,94,共9页
针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次,基于N阶马尔可夫模型将密集连接改进为N阶有关连接;然后,结... 针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次,基于N阶马尔可夫模型将密集连接改进为N阶有关连接;然后,结合两者提出了一种更适合音频分类的模型--N阶密集卷积神经网络。该模型在避免梯度消失的前提下,有针对性、规律性减少了特征图层之间的连接,更高效地融合了前N特征图层的信息,使得模型的收敛速度更快;最后,为了验证该模型,采用N阶密集卷积神经网络的一阶、二阶子模型,基于UrbanSound8K和Dcase2016数据集开展了城市声音事件分类研究。研究结果表明,其模型准确率分别为83.63%、81.03%,验证了该模型具有良好的分类准确率和泛化能力。 展开更多
关键词 声音事件分类 密集卷积神经网络 N阶马尔可夫模型 N阶密集卷积神经网络
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一种改进的寻的制导信息估计方法研究 被引量：1
6
作者 李雅静 侯明善 谭茹 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第3期97-101,114,共6页
在精确制导的研究中,针对精确目标探测,研究了视线角可测情况下改进的CB观测器(Cost-Based Observer)的制导信息估计问题。在进行平面拦截中,根据非线性拦截运动学和一阶马尔可夫目标机动模型,建立了制导信息滤波的非线性状态方程。为... 在精确制导的研究中,针对精确目标探测,研究了视线角可测情况下改进的CB观测器(Cost-Based Observer)的制导信息估计问题。在进行平面拦截中,根据非线性拦截运动学和一阶马尔可夫目标机动模型,建立了制导信息滤波的非线性状态方程。为了解决CB观测器不可观问题和提高目标信息估计的精度,提出了一种多状态相关系数矩阵加权组合方案,从而保证了观测器的可观性。采用比例控制制导系统进行仿真研究表明,改进的观测器制导信息估计精度提高,脱靶量明显降低,能够满足制导系统的状态估值性能要求。 展开更多
关键词 观测器 比例导引 状态相关系数矩阵 一阶马尔可夫模型 脱靶量
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基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取 被引量：25
7
作者 周顺先 林亚平 +1 位作者 王耀南 易叶青 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期2226-2231,共6页
隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错... 隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度. 展开更多
关键词 文本信息抽取 一阶隐马尔可夫模型 二阶隐马尔可夫模型 精确度
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二阶隐马尔可夫模型的学习算法及其与一阶隐马尔可夫模型的关系 被引量：16
8
作者 史笑兴 王太君 何振亚 《应用科学学报》 CAS CSCD 2001年第1期29-32,共4页
研究和推导了二阶隐马尔可夫模型 (HMM2 )的学习算法 ,其中包括前向、后向变量的定义与计算 ,Viter-bi算法 ,以及 Baum - Welch算法 .同时还研究了 HMM2与一阶隐马尔可夫模型 (HMM1)之间的关系 ,发现对任给的 HMM2 ,总存在一个 HMM1与... 研究和推导了二阶隐马尔可夫模型 (HMM2 )的学习算法 ,其中包括前向、后向变量的定义与计算 ,Viter-bi算法 ,以及 Baum - Welch算法 .同时还研究了 HMM2与一阶隐马尔可夫模型 (HMM1)之间的关系 ,发现对任给的 HMM2 ,总存在一个 HMM1与之等价 ,提出了 HMM2与 HMM1的等价性定理 。 展开更多
关键词 一阶隐马尔可夫模型 二阶隐马尔可夫模型 学习算法 语音信号处理 语音识别 前向变量 后向变量
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基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法 被引量：2
9
作者 周哲 胡钊政 +1 位作者 王志强 肖汉彪 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期190-198,共9页
本文中针对视觉地图匹配问题,将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题,并提出基于2阶隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的视觉地图匹配方法。在该模型中,状态变量被定义为高精度视觉地图节点,查询图像... 本文中针对视觉地图匹配问题,将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题,并提出基于2阶隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的视觉地图匹配方法。在该模型中,状态变量被定义为高精度视觉地图节点,查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中,引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模,与传统的1阶HMM相比,可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系,并从匹配的汉明距离建立发射概率模型,可有效提高地图匹配的效率。最后,通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能,分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明:2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息,提高匹配的稳定性和精确度,算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。 展开更多
关键词 智能车 视觉定位 2阶隐马尔可夫模型 视觉地图
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1种蛋白质Loop片段结构的概率生成模型
10
作者 杨鹏 吕强 +2 位作者 杨凌云 吴进珍 温炜 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期573-576,共4页
在计算生物学中,根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的结构是尚未解决的重要问题之一,而其中的1个难点是预测蛋白质中Loop片段的结构。本文用1阶马尔可夫模型为基础,通过对其训练,可根据氨基酸串和2级结构信息为蛋白质Loop片段概率建模... 在计算生物学中,根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的结构是尚未解决的重要问题之一,而其中的1个难点是预测蛋白质中Loop片段的结构。本文用1阶马尔可夫模型为基础,通过对其训练,可根据氨基酸串和2级结构信息为蛋白质Loop片段概率建模和采样。其中用Ramachandran图示法的二面角对描述蛋白质结构,模型的训练和推理通过工具包Mocapy来完成。并使用KL交叉熵和角度差异值作为实验检验标准来完成Loop分布情况的测试实验,同时在从头预测Loop结构实验中预测CASP8中8个自由建模的蛋白质结构。与最流行的方法相比,本文提出的模型因为改进了Loop段的预测精度,从而可使得到的二面角对更加接近真实Loop结构中分布,同时在从头预测中提高整个蛋白质结构的预测精度。并且由于本文的模型具有概率推理特性,故在理论上也更具有无偏见性。 展开更多
关键词 蛋白质Loop 1阶马尔可夫概率生成模型 双变量yon Mises分布
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