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991.
Neural networks have been an active research area for decades. However, privacy bothers many when the training dataset for
the neural networks is distributed between two parties, which is quite common nowadays. Existing cryptographic approaches
such as secure scalar product protocol provide a secure way for neural network learning when the training dataset is vertically
partitioned. In this paper, we present a privacy preserving algorithm for the neural network learning when the dataset is
arbitrarily partitioned between the two parties. We show that our algorithm is very secure and leaks no knowledge (except
the final weights learned by both parties) about other party’s data. We demonstrate the efficiency of our algorithm by experiments
on real world data. 相似文献
992.
为了增加检测器的覆盖率,提高算法性能,对V-detector检测器生成算法进行改进,提出了一种不限定检测器中心点位置的检测器生成算法。在检测器生成时,使大部分检测器中心点仍然在问题域内,覆盖问题域内的非我区域,少量检测器中心点位于问题域之外,覆盖问题域边缘。改进后的检测器生成算法中,检测器中心点分量服从正态分布,检测器覆盖问题域边缘的能力增强,检测器覆盖率更高。在基准数据集上的实验结果表明,改进后算法的性能有显著提高。 相似文献
993.
为了解决人工鉴别水稻指纹图谱效率低下的问题,提出一种计算机辅助鉴别方法。提取用SSR分子标记技术构建的水稻DNA图谱条带轮廓,计算各条带区域的质心,将条带质心转换形成特征向量,并利用支持向量机构造出品种分类器,从而实现对未知样品的自动分类。该方法利用支持向量机较强的泛化能力,解决特征提取后不同品种样本之间细微差别所带来的识别困难。实验结果表明,该方法识别率总体上比欧几里得距离分类要高,可以辅助提高水稻品种鉴别效率。 相似文献
994.
现有的IRC botnet检测技术不适合控制命令交互不频繁的botnet检测。为了实现小规模隐秘僵尸网络的检测,提出了一种基于序列分析的僵尸网络检测模型,对现有的被动检测技术进行补充。讨论了几种探测技术和检测算法,根据客户端响应类型选择检测算法,分析了平均检测轮数,只须观察少量的命令控制交互,能够对单个或多个IRC僵尸主机进行检测。实验结果表明,在保证误报率和漏报率的前提下该方法能在预定检测轮数内完成判定。 相似文献
995.
针对无线传感器网络中现有数据融合技术对由融合引起的延时考虑较少,难以满足实时性需求的不足,提出一种带反馈的实时数据融合策略FRDA。对不同类别的数据进行实时自适应分级,将紧急数据迅速融合并传输给用户,达到延时和融合效率的折衷。仿真实验结果表明,带反馈的实时融合数据方法对不同服务加以区分,有效地保证了紧急数据的实时处理,且没有降低数据的融合精度。 相似文献
996.
针对泥石流仿真过程中海量数据计算问题,采用CUDA技术即结合CPU与GPU的优点研究了一种协同计算方法以提高数据计算效率和仿真性能。同时,搭建了基于GPU的泥石流仿真计算平台,对优化的CUDA并行计算方法进行验证。实验结果表明,该方法对海量数据的计算具有快速准确、低成本、低功耗的特点,能为灾害预测提供及时准确的决策支持,满足了高密集型计算的需求。 相似文献
997.
研究单站点传送带给料生产加工站(conveyor-serviced production station,CSPS)系统的前视(look-ahead)距离最优控制问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系统前视距离为连续变量的优化控制问题,将小脑模型关节控制器网络的Q值函数逼近与在线学习技术相结合,给出了在线Q学习及模型无关的在线策略迭代算法.仿真结果表明,文中算法提高了学习速度和优化精度. 相似文献
998.
999.
1000.