检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第2期37卷 282-294页

作者：康海燕王嘉康苏静茹北京信息科技大学信息管理学院北京100192 中国电子技术标准化研究院北京100007

智慧医疗的发展推动了医疗数据的大规模应用,现有的医疗数据协作方法面临着数据隐私保护、模型性能优化和跨医疗机构间协作积极性差等问题,迫切需要革新与优化。提出基于蜂群学习的医疗数据协作方法(medical data collaboration based o... 详细信息

智慧医疗的发展推动了医疗数据的大规模应用,现有的医疗数据协作方法面临着数据隐私保护、模型性能优化和跨医疗机构间协作积极性差等问题,迫切需要革新与优化。提出基于蜂群学习的医疗数据协作方法(medical data collaboration based on swarm learning,MDC-SL),促进智慧医疗的发展;提出基于医疗数据定价的激励机制算法,根据参与方贡献度和本地模型质量进行定价,设置奖励币奖惩机制,以鼓励协作训练,可以使系统达到最优效用;提出蜂群学习动态模型聚合算法,通过控制聚合权重,使高质量模型在聚合中的贡献占比提高,可以提升训练模型的性能以及抵御投毒攻击的能力。此外,设计了基于本地化差分隐私的蜂群学习来防止模型参数传递过程中的数据泄露,增强医疗数据隐私保护。通过在医学数据集上进行实验,结果表明,该方法的模型性能比原蜂群学习更优,加入噪声导致的模型损失在预期范围之内,系统的平均奖励高于基线4.3百分点,从而验证了上述方法的有效性。

关键词：蜂群学习激励机制差分隐私医学数据协作智慧医疗

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随经济:超级权力的第二曲线思维

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学术前沿 2019年第14期 83-89页

作者：卢希鹏台湾科技大学信息管理系

超级强权的资本技术的进化是有盲点的,第一曲线的核心能力,可能成为转型第二曲线僵化的原因。但是第二曲线并不存在,不能用案例归纳,必须用原理演绎。随经济是演绎随处科技时代第二曲线的底层原理。随经济的底层原理有两项:时间与弱连结... 详细信息

超级强权的资本技术的进化是有盲点的,第一曲线的核心能力,可能成为转型第二曲线僵化的原因。但是第二曲线并不存在,不能用案例归纳,必须用原理演绎。随经济是演绎随处科技时代第二曲线的底层原理。随经济的底层原理有两项:时间与弱连结,这两项将是新经济中的有限资源。时间意味着交易成本的降低,未来产业势必重整。弱连结将改变经济结构,进一步改变随科技、随社会、随组织、随价值、随商业五项商业文明。超级强权必须未雨绸缪,在天晴的时候盖房子,探索第二曲线。

关键词：随经济超级强权第二曲线底层原理

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基于本地化差分隐私的时序位置发布方案研究

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电子学报 2022年第9期50卷 2222-2232页

作者：康海燕冀源蕊北京信息科技大学信息管理学院信息安全系北京100192

为了解决基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在收集用户位置数据时造成的隐私泄露,提出一种本地化差分隐私位置发布模型.首先,该模型采用了灵活的位置隐私保护方案(个性化隐私设置),即由用户选择已设定的多种隐私策略或定制隐... 详细信息

为了解决基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在收集用户位置数据时造成的隐私泄露,提出一种本地化差分隐私位置发布模型.首先,该模型采用了灵活的位置隐私保护方案(个性化隐私设置),即由用户选择已设定的多种隐私策略或定制隐私策略,在此基础上设计了定制隐私策略位置扰动算法(Customized Privacy policy Lo⁃cation Perturbation algorithm,CPLP);其次,提出并设计一种基于隐马尔可夫模型的时序关联位置隐私发布算法(Tem⁃poral Relational Location Privacy publishing algorithm,TRLP),解决发布时序位置时产生的隐私泄露;最后,在GeoLife数据集和Gowalla数据集上通过对比实验验证了该模型的有效性.

关键词：差分隐私位置服务时序数据隐私发布隐马尔可夫模型

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基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

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系统工程理论与实践 2015年第5期35卷 1267-1275页

作者：蔡淑琴袁乾周鹏梁烽华中科技大学管理学院管理科学与信息管理系武汉430074

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和... 详细信息

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.

关键词：推荐模型信息传播微博用户创造内容社会网络

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结合真实波动性预测模型与准蒙地卡罗仿真法于风险值之研究

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管理科学 2006年第1期19卷 72-78页

作者：余尚武王铭祥台湾科技大学信息管理系

以台湾加权腔价指数为研究对象，研究期间为2001年1月2日～2003年1月13日。共计500日之报酬率资料。采用不同真实波动性预测模型。研究不同抽样频率的报酬率数据与不同波动性预测模型的预测能力，并结合准蒙地卡罗仿真法进行地尺值之仿... 详细信息

以台湾加权腔价指数为研究对象，研究期间为2001年1月2日～2003年1月13日。共计500日之报酬率资料。采用不同真实波动性预测模型。研究不同抽样频率的报酬率数据与不同波动性预测模型的预测能力，并结合准蒙地卡罗仿真法进行地尺值之仿真，以进行地尺估算绩效之比较。研究发现，利用真实波动性观念的日内报酬率数据的确能带来较有用的信息，就波动性预测准确度而言，整体上以Intraday GARCH（1，1）模型最好；就地尺估算绩效而言。则以适应性类神经模糊推论系统模型相对较佳。

关键词：风险值真实波动性适应性类神经模糊推论系统

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稀疏平衡变分自动编码器的文本特征提取

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国防科技大学学报 2022年第1期44卷 169-178页

作者：车蕾北京信息科技大学信息管理学院北京100192

针对文本特征提取方面的高维数据特征区分度较低、基于规则的特征学习的自学习性能差、变分自动编码器存在过度剪枝等问题,提出稀疏平衡变分自动编码器(Sparse Balanced Variational AutoEncoder,SBVAE)的文本特征提取模型。为消除噪声... 详细信息

针对文本特征提取方面的高维数据特征区分度较低、基于规则的特征学习的自学习性能差、变分自动编码器存在过度剪枝等问题,提出稀疏平衡变分自动编码器(Sparse Balanced Variational AutoEncoder,SBVAE)的文本特征提取模型。为消除噪声干扰,提高文本特征提取模型的鲁棒性,在文本特征提取的输入层采用双向降噪处理机制。提出一种稀疏平衡性处理,结合KL(Kullback-Leibler)项权重的模拟退火算法以缓解KL散度引发的过度剪枝的影响,强制解码器更充分地利用潜变量。此模型提高了高维数据特征的区分度。从对比分析文本特征提取模型、稀疏性能、稀疏平衡处理对隐藏空间变分下界的影响等方面深入开展实验,验证了该模型具有较好的性能。该模型在复旦数据集和Reuters数据集上的最高准确率相较于主成分分析分别提升了12.36%、8.06%。

关键词：变分自动编码器降噪稀疏平衡过度剪枝

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基于本地化差分隐私的联邦学习方法研究

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通信学报 2022年第10期43卷 94-105页

作者：康海燕冀源蕊北京信息科技大学信息管理学院北京100192

联邦学习作为一种协作式机器学习方法,允许用户通过共享模型而不是原始数据进行多方模型训练,在实现隐私保护的同时充分利用用户数据,然而攻击者仍有可能通过窃听联邦学习参与方共享模型来窃取用户信息。为了解决联邦学习训练过程中存... 详细信息

联邦学习作为一种协作式机器学习方法,允许用户通过共享模型而不是原始数据进行多方模型训练,在实现隐私保护的同时充分利用用户数据,然而攻击者仍有可能通过窃听联邦学习参与方共享模型来窃取用户信息。为了解决联邦学习训练过程中存在的推理攻击问题,提出一种基于本地化差分隐私的联邦学习(LDP-FL)方法。首先,设计一种本地化差分隐私机制,作用在联邦学习参数的传递过程中,保证联邦模型训练过程免受推理攻击的影响。其次,提出并设计一种适用于联邦学习的性能损失约束机制,通过优化损失函数的约束范围来降低本地化差分隐私联邦模型的性能损失。最后,在MNIST和FashionMNIST数据集上通过对比实验验证了所提方法的有效性。

关键词：差分隐私联邦学习深度学习

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跨链间同级库存协作下集群式供应链协调分析

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计算机集成制造系统 2015年第12期21卷 3282-3291页

作者：李宏宽李忱北京信息科技大学信息管理学院北京100192

在跨链间同级库存协作机制下,采用收益共享契约研究了多链式集群供应链系统的协调问题。建立了零售商跨链间库存协作机制下的集群式供应链系统分散决策模型、集中决策模型以及收益共享契约模型,并给出各模型下的最优策略。通过数值仿真... 详细信息

在跨链间同级库存协作机制下,采用收益共享契约研究了多链式集群供应链系统的协调问题。建立了零售商跨链间库存协作机制下的集群式供应链系统分散决策模型、集中决策模型以及收益共享契约模型,并给出各模型下的最优策略。通过数值仿真对模型中的参数进行求解,并对结果进行了分析和验证。研究结果表明,在跨链间同级库存协作机制下,"双重边际化"效应依然存在于集群式供应链系统内,但收益共享契约的引入可以有效提高系统内各成员的利润,并实现集群式供应链系统的整体协调;同时收益分配系数的取值范围与需求不确定性和跨链间同级库存协作成员数量分别存在逆相关性和正相关性,而收益共享契约引入的必要性与二者均存在正相关性。

关键词：集群式供应链收益共享契约跨链协作应急补货供应链协调

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基于多层次模糊综合评判及熵权理论的实用风险评估

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清华大学学报（自然科学版） 2012年第10期52卷 1382-1387页

作者：赵刚刘换北京信息科技大学信息管理学院北京100192

针对信息安全风险评估所面临的环境日趋复杂、信息不确定性不断增加等问题,为了提高信息安全风险评估(ISRA)的客观性,深入分析了信息安全风险评估领域中几种典型人工智能方法的研究和应用现状,在归纳总结其优势及不足的基础上,将多层次... 详细信息

针对信息安全风险评估所面临的环境日趋复杂、信息不确定性不断增加等问题,为了提高信息安全风险评估(ISRA)的客观性,深入分析了信息安全风险评估领域中几种典型人工智能方法的研究和应用现状,在归纳总结其优势及不足的基础上,将多层次模糊综合评判与熵权理论相结合,建立了改进的综合人工智能风险分析与评估方法。基于信息安全风险评估实例,与已有文献中的风险评估方法进行了比较分析。实例分析结果表明:本文所建立的综合智能方法在信息安全风险评估方面更加客观,也更具实用性。

关键词：信息安全风险评估(ISRA) 人工智能多层次模糊综合评判熵权理论 Bayesian网络证据理论(D-S理论)

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面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法

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电子学报 2024年第7期52卷 2382-2392页

作者：康海燕冀珊珊北京信息科技大学信息管理学院北京100192

现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hiera... 详细信息

现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hierarchical Stackelberg game Swarm Learning Incentive method for wireless edge network,HSISL),创新地将Stackelberg博弈机制引入群体学习模型中,依据各参与方性能差异,云端聚合平台、边缘簇节点、边缘计算节点三方进行动态博弈,通过双定价公平激励过程,共同制定个性化分层资源分配策略,得到模型训练的最优纳什解,有效引导边缘计算模型进行正向加速.通过理论与实验分析,HSISL能够有效提升模型公平性与训练效率,其在MNIST数据集上的准确率可达96.06%.

关键词：数据共享群体学习 Stackelberg博弈动态博弈无线网络通信激励机制

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