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面向機(jī)器學(xué)習(xí)建模的數(shù)據(jù)治理技術(shù)路徑研究[人工智能][其他]

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為提升模型性能和可靠性的核心因素。特別是在不同類型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用中，如何有效地實(shí)施數(shù)據(jù)治理以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、穩(wěn)定性和公平性，仍然是一個(gè)亟待解決的問題。綜述了數(shù)據(jù)治理在機(jī)器學(xué)習(xí)建模中的關(guān)鍵作用，提出了一套系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)治理框架，涵蓋數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注、模型訓(xùn)練等全過程，旨在提供切實(shí)可行的治理方案以支撐機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。該框架強(qiáng)調(diào)在不同階段采用針對性的技術(shù)措施，確保數(shù)據(jù)治理的有效性，從而促進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升和模型的可解釋性、穩(wěn)定性及公平性的保障。本研究為數(shù)據(jù)治理在機(jī)器學(xué)習(xí)中的深入應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)，并為后續(xù)的技術(shù)實(shí)踐和創(chuàng)新提供了指導(dǎo)。

發(fā)表于：4/1/2025 4:31:03 PM

氣象數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系建設(shè)探索與實(shí)踐[其他][信息安全]

發(fā)表于：4/1/2025 4:20:55 PM

“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則下數(shù)據(jù)出境安全評估的演變與完善[其他][信息安全]

“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則通過提高數(shù)據(jù)安全評估制度的適用門檻、設(shè)置數(shù)據(jù)出境安全評估的豁免情形對數(shù)據(jù)出境安全評估制度產(chǎn)生了重要影響。然而“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則的設(shè)置在概念范疇、豁免事由的證成以及規(guī)范目的符合性等問題上并未完全理順適用邏輯，這在一定程度上影響數(shù)據(jù)安全評估制度更好地發(fā)揮其效用。為此，通過反思“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則可能對數(shù)據(jù)安全評估制度造成的適用性困惑，將“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則與歐盟GDPR“克減規(guī)則”進(jìn)行比較并探尋借鑒意義，從價(jià)值層面審視制度定位并通過體系化解釋適恰上位法規(guī)范目的，從定性和定量雙重維度考量豁免事由，加強(qiáng)“數(shù)據(jù)出境豁免”規(guī)則與國家數(shù)據(jù)分級分類制度之間的制度銜接。

發(fā)表于：4/1/2025 4:08:55 PM

基于改進(jìn)FP-growth的多品類打包推薦算法[其他][其他]

發(fā)表于：3/26/2025 5:22:23 PM

一種結(jié)合雙閾值與WSN的OFDM輻射源個(gè)體識別[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對在低信噪比情況下OFDM輻射源識別率低的問題，提出一種雙閾值與小波散射網(wǎng)絡(luò)（Wavelet Scattering Network，WSN）結(jié)合的OFDM信號時(shí)頻圖輻射源個(gè)體識別方法。首先，建立包含指紋特征的OFDM信號指紋模型；其次，利用小波變換對一個(gè)符號周期內(nèi)的OFDM信號進(jìn)行時(shí)頻分析得到時(shí)頻圖；再次，設(shè)計(jì)一種雙參數(shù)閾值函數(shù)模型實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抑制噪聲干擾，提高時(shí)頻圖的圖像質(zhì)量。經(jīng)WSN處理后，從優(yōu)化后的時(shí)頻圖中提取小波散射系數(shù)作為特征集；最后，采用ResNet18進(jìn)行分類識別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著抑制噪聲干擾，在信噪比為-4 dB的條件下，識別精度達(dá)到87.5%，相較于其他方法表現(xiàn)出更高的識別精度和抗噪性能。

發(fā)表于：3/26/2025 5:06:06 PM

基于高原地區(qū)的超大規(guī)模海量MIMO系統(tǒng)混合場信道估計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了改善高原地區(qū)通信條件較差的情況，可以部署超大規(guī)模海量多輸入多輸出（Extreme Large scale massive Multiple-Input Multiple-Output，XL-MIMO）系統(tǒng)。高原地區(qū)地形復(fù)雜，存在許多建筑、山脈等散射體，這些散射體可能形成近場和遠(yuǎn)場混合的復(fù)雜信道環(huán)境。在這種環(huán)境中，散射體的分布可能既包括遠(yuǎn)離基站的遠(yuǎn)場區(qū)域，也包括靠近基站的近場區(qū)域。由此構(gòu)建混合場信道模型，來描述和模擬復(fù)雜的混合場信道特征。其次，為了保證XL-MIMO系統(tǒng)的容量和性能，需要獲取混合場信道準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息。為此，提出了一種兩階段的信道估計(jì)方案。通過仿真驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)所提出的兩階段混合場信道估計(jì)方案在不同信噪比、不同導(dǎo)頻長度、不同路徑參數(shù)下都具有更優(yōu)的歸一化均方誤差，因此更適合應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境中的XL-MIMO系統(tǒng)。

發(fā)表于：3/26/2025 4:25:50 PM

LSTM與Transformer融合模型在時(shí)間序列預(yù)測中的應(yīng)用研究[人工智能][智能電網(wǎng)]

隨著可再生能源的快速發(fā)展，風(fēng)電功率預(yù)測對于電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和能源管理具有重要意義。風(fēng)電功率預(yù)測是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題，涉及多種氣象因素和環(huán)境條件。提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、自適應(yīng)稀疏自注意力機(jī)制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于發(fā)電功率的時(shí)間序列預(yù)測。該模型結(jié)合了LSTM在捕捉時(shí)間序列長期依賴性方面的優(yōu)勢、ASSA在處理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依賴性方面的強(qiáng)大并行處理能力。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該模型在發(fā)電功率預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其是在極端波動(dòng)或拐點(diǎn)處的預(yù)測精度上有所提高。與傳統(tǒng)方法相比，該模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉風(fēng)電功率變化的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，為風(fēng)電場的運(yùn)營管理提供了有力的決策支持。

發(fā)表于：3/24/2025 5:23:00 PM

基于邊緣增強(qiáng)和多尺度時(shí)空重組的視頻預(yù)測方法[人工智能][消費(fèi)電子]

針對當(dāng)前視頻預(yù)測算法在生成視頻幀時(shí)細(xì)節(jié)模糊、精度較低的問題，提出了一種基于邊緣增強(qiáng)和多尺度時(shí)空重組的視頻預(yù)測方法。首先通過頻域分離技術(shù)，將視頻幀劃分為高頻信息和低頻信息，并對二者分別進(jìn)行針對性處理。其次，設(shè)計(jì)了高頻邊緣增強(qiáng)模塊，專注于高頻邊緣特征的學(xué)習(xí)與優(yōu)化。同時(shí)，引入多尺度時(shí)空重組模塊，針對低頻結(jié)構(gòu)信息，深入挖掘其時(shí)空依賴性。最終將高低頻特征進(jìn)行充分融合，用以生成高質(zhì)量的預(yù)測視頻幀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有先進(jìn)算法相比，該方法在預(yù)測性能上實(shí)現(xiàn)了提升，充分驗(yàn)證了其有效性。

發(fā)表于：3/24/2025 5:13:11 PM

融合數(shù)據(jù)加密技術(shù)的信息網(wǎng)絡(luò)安全改進(jìn)策略[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為了提高信息網(wǎng)絡(luò)安全性和隱私性，加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊的防御能力，提出了融合數(shù)據(jù)加密技術(shù)的信息網(wǎng)絡(luò)安全改進(jìn)策略。首先對鏈路、節(jié)點(diǎn)以及端到端進(jìn)行加密，實(shí)現(xiàn)信息傳輸全過程加密。然后融合ZUC算法與SM2算法，ZUC算法負(fù)責(zé)較長報(bào)文的加密解密，SM2算法用于改善ZUC算法中秘鑰分配問題，提高加解密過程效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合ZUC算法與SM2算法數(shù)據(jù)傳輸效率達(dá)到1 100 Mibit/s，計(jì)算資源空間占用為10 MB RAM。當(dāng)字節(jié)長度為512 bit、明文數(shù)據(jù)在200 KB時(shí)，加密時(shí)間為2.2 s，用時(shí)最短。當(dāng)字節(jié)長度為512 bit、明文數(shù)據(jù)為300 KB時(shí)，加密和解密的用時(shí)分別為3.74 s和4.12 s，在所有算法中加解密效率最高。因此，所提策略可有效維持安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提高用戶信息的隱私性。

發(fā)表于：3/24/2025 4:57:36 PM

基于差分隱私的面部圖像安全傳播方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

人臉數(shù)據(jù)蘊(yùn)含豐富身份信息，其隱私泄露問題備受關(guān)注。傳統(tǒng)差分隱私方法直接對像素或特征向量整體添加噪聲，導(dǎo)致識別性能下降且缺乏可解釋性。為此，提出一種新型差分隱私方法，將特征嵌入向量結(jié)合分類方法設(shè)計(jì)，創(chuàng)新性地將響應(yīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為徑向半徑與切向角度兩種形式，更好適配分類中的角度與距離度量。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于角度與半徑的差分隱私噪聲生成機(jī)制，并通過差分隱私組合定理定義隱私預(yù)算并進(jìn)行數(shù)學(xué)證明。此外，設(shè)計(jì)了隱私圖像生成方法，通過優(yōu)化評價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn)隱私性與可用性的平衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果基于三個(gè)公開數(shù)據(jù)集，表明所提方法在徑向與切向方向的組合應(yīng)用中表現(xiàn)優(yōu)異，在相同隱私預(yù)算下顯著提升了識別性能。該方法實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)與分類可用性的兼顧，并在解釋性與性能上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

發(fā)表于：3/24/2025 4:44:22 PM