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基于差分隐私的贝叶斯网络隐私保护算法的改进研究 被引量：7
1
作者 肖彪 闫宏强 +1 位作者 罗海宁 李炬成 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第11期75-86,共12页
针对数据企业对用户信息以及开放数据趋势下政府数据发布工作对脱敏保护算法的迫切需求,文章提出一种基于差分隐私保护理论的具有属性段首选机制和基于聚类算法的贝叶斯网络改进型算法FCPrivBayes。该算法避免了对首个属性段属性的随机... 针对数据企业对用户信息以及开放数据趋势下政府数据发布工作对脱敏保护算法的迫切需求,文章提出一种基于差分隐私保护理论的具有属性段首选机制和基于聚类算法的贝叶斯网络改进型算法FCPrivBayes。该算法避免了对首个属性段属性的随机化选择,并用聚类的方法取代等宽法对数据进行离散化处理。实验数据表明,在保障数据隐私的前提下,FCPrivBayes有效提升了数据的可用性指标,为企业保护数据、政府发布数据提供了新的技术方案,有利于用户隐私保护工作的推进和大数据产业的发展。 展开更多
关键词 差分隐私 贝叶斯网络算法 隐私保护
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基于主题网络爬虫思想的Web数据挖掘算法研究 被引量：3
2
作者 郎振红 《工业和信息化教育》 2016年第10期79-84,共6页
随着Web页面数据量和信息种类与日俱增,挖掘网页中数据信息的关联性以便产生用户感兴趣的结果越来越难。本文有效利用主题网络爬虫算法的设计思想,尽可能将纷繁复杂的Web数据按照主题分类整合,极大地提高了页面检索效率,以此为基础采用... 随着Web页面数据量和信息种类与日俱增,挖掘网页中数据信息的关联性以便产生用户感兴趣的结果越来越难。本文有效利用主题网络爬虫算法的设计思想,尽可能将纷繁复杂的Web数据按照主题分类整合,极大地提高了页面检索效率,以此为基础采用贝叶斯网络算法,实现Web数据关联规则的挖掘操作。最后通过仿真实验,分析实验结果,凸显网页召回率和查准率的提高,打造Web数据挖掘的智能化与个性化。因此,本选题具有一定的前瞻性和研究意义。 展开更多
关键词 主题网络爬虫 贝叶斯网络算法 数据挖掘 关联规则
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一种新型数据融合方法在火灾监测中的应用研究 被引量：3
3
作者 李时辉 刘山葆 《江西理工大学学报》 CAS 2015年第3期85-88,共4页
传统的火灾监测系统一般采用阈值判断法,该系统固然具有快速反应的优点,也存在误报率较高的问题.针对上诉问题,结合火灾预警监测系统中的数据采集要求,在对多组数据处理中,提出了一种基于D-S证据推理的贝叶斯网络法的数据融合新方法.该... 传统的火灾监测系统一般采用阈值判断法,该系统固然具有快速反应的优点,也存在误报率较高的问题.针对上诉问题,结合火灾预警监测系统中的数据采集要求,在对多组数据处理中,提出了一种基于D-S证据推理的贝叶斯网络法的数据融合新方法.该方法首先利用D-S证据理论推理出贝叶斯网络的信任函数和似然函数的条件概率,然后再求得信度函数和似然函数,最后在决策规则下判断火灾发生的概率.实验结果表明,该方法实现简单,并能有效提高监测系统的判断准确率. 展开更多
关键词 火灾监测 D—S证据理论 贝叶斯网络算法
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基于规则推理和贝叶斯网络算法的多方证据关联分析 被引量：1
4
作者 赵晋斌 王凯 李盼 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2022年第5期508-514,共7页
目前,中国司法数据存在数据价值密度低,关联性差等问题。从大量的冗杂司法数据中进行文本分类的高效处理,快速提取出有效信息,不仅能够有效地节约法院诉讼服务的人力及空间资源,同时能够为公众随时提供简单、安全、智慧、高效的诉讼智... 目前,中国司法数据存在数据价值密度低,关联性差等问题。从大量的冗杂司法数据中进行文本分类的高效处理,快速提取出有效信息,不仅能够有效地节约法院诉讼服务的人力及空间资源,同时能够为公众随时提供简单、安全、智慧、高效的诉讼智能服务。因此,文中设计出一种基于规则推理和贝叶斯网络算法的多方证据关联分析方法,从海量司法数据中删除噪音数据,进而完成对关键信息的抽取与证据要素识别。根据数据中当事人的诉讼材料,形成结构化的证据要素,通过多方证据关联模型中证据链条实验结果与真实证据链条相似度计算结果抽取出多方证据要素的关联关系,有效实现可信证据链条的深度挖掘。 展开更多
关键词 司法数据 规则推理 贝叶斯网络算法 文本分类
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贝叶斯网络分类算法在状态监测设备可用性判断的应用 被引量：6
5
作者 王文烁 胡丹晖 +2 位作者 黄俊杰 张坤 李云鹏 《湖北电力》 2017年第9期35-38,共4页
利用贝叶斯网络分类算法技术对各厂家输变电设备状态监测装置的可靠性指标进行自动监控统计的初步方法,为系统主站可靠性功能开发提供参考依据。由于现场装置的组成结构以及现场应用条件十分复杂,因此通过系统主站不可能完全实现对装置... 利用贝叶斯网络分类算法技术对各厂家输变电设备状态监测装置的可靠性指标进行自动监控统计的初步方法,为系统主站可靠性功能开发提供参考依据。由于现场装置的组成结构以及现场应用条件十分复杂,因此通过系统主站不可能完全实现对装置可靠性的自动监控,仍需要提供人工确认,以及辅助判断的输入接口,给出最终的可靠性统计指标。 展开更多
关键词 数据可用性计算 通信故障分析 设备缺陷 贝叶斯网络分类算法 状态监测
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贝叶斯网络推理学习的混合粒子群-差分算法 被引量：4
6
作者 范瑞星 刘浩然 +2 位作者 张力悦 苏昭玉 刘彬 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第6期1156-1162,共7页
针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应... 针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应概率分层搜索策略平衡局部搜索与全局搜索,并根据levy飞行机制建立自适应的变异策略避免算法陷入局部最优.由算法的收敛性分析可知,通过迭代搜索可以找到贝叶斯网络的最大可能解释.实验结果表明与其他算法相比收敛精度与寻优效率均有提升. 展开更多
关键词 贝叶斯网络推理算法 粒子群算法 差分算法 levy飞行机制
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基于贝叶斯网络优化算法的采集终端故障预测系统设计与应用 被引量：2
7
作者 邹波 段立 +2 位作者 骆凯波 叶君 郑静雯 《电工技术》 2017年第5期1-4,共4页
针对采集终端运行存在的潜在故障风险,对其进行合理的运行状态评估,从而实现对采集终端故障的预测。采用贝叶斯网络算法建立采集终端故障预测模型,考虑到采集终端特征参数较多且关联复杂等问题,使用最大主子图分解技术对电力领域专家构... 针对采集终端运行存在的潜在故障风险,对其进行合理的运行状态评估,从而实现对采集终端故障的预测。采用贝叶斯网络算法建立采集终端故障预测模型,考虑到采集终端特征参数较多且关联复杂等问题,使用最大主子图分解技术对电力领域专家构建的贝叶斯网络关联图加以简化,随后采用条件独立测试与局部评分测试对关联图进行属性关联挖掘,从而使贝叶斯网络算法得以优化,全面客观地实现对在运采集终端的状态评估,提高系统预测的准确率,并以重庆市电力公司用电信息采集系统为试验平台,验证了该方法的高效性与可行性。 展开更多
关键词 最大主子图分解 贝叶斯网络优化算法 采集终端故障预测系统 设计与应用
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边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建 被引量：1
8
作者 刘昱昊 刘桂霞 +3 位作者 苏兰莹 郑山红 王晗 周春光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期624-630,共7页
提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,... 提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,该算法能有效提高建网精度;基于酿酒酵母细胞周期对不同实验条件下的表达数据进行融合,可以将正确率提高约12%. 展开更多
关键词 基因调控网络 贝叶斯网络 边排序贝叶斯网络结构学习算法 多数据源融合
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基于K2算法的属性层级结构学习研究 被引量：1
9
作者 喻晓锋 马奕帆 +1 位作者 罗照盛 秦春影 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期376-383,共8页
诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算... 诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算法对属性层级结构的学习有较高的成功率,并且K2算法对于4种基本层级结构有不同的敏感性,其中线性型和发散型对阈值的敏感性较低,而收敛型和无结构型对于阈值的敏感性较高. 展开更多
关键词 贝叶斯网络结构学习算法 属性层级结构 K2算法
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PET贝叶斯神经网络重建算法 被引量：2
10
作者 龚杏 钟元生 陈德人 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期543-546,569,共5页
从ML-EM重建算法入手,分析了贝叶斯模型的一些关键点.针对采用传统方法求解MAP问题的局限性,提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络(BNN)重建算法.为了保留边缘信息,引入了二进制的保边缘变量,并应用共轭神经网络求解.模拟的重建结果... 从ML-EM重建算法入手,分析了贝叶斯模型的一些关键点.针对采用传统方法求解MAP问题的局限性,提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络(BNN)重建算法.为了保留边缘信息,引入了二进制的保边缘变量,并应用共轭神经网络求解.模拟的重建结果表明,应用这种算法可以得到比ML-EM算法更好的重建图像. 展开更多
关键词 PET 正电子成像 ML-EM重建算法 贝叶斯神经网络重建算法 图像重建 保边缘变量
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