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一种基于树增强朴素贝叶斯的分类器学习方法
陈曦, 张坤
2019, 41(8): 2001-2008. doi: 10.11999/JEIT180886  刊出日期:2019-08-01
关键词: 贝叶斯分类器, 树增强朴素贝叶斯, 评分函数
树增强朴素贝叶斯(TAN)结构强制每个属性结点必须拥有类别父结点和一个属性父结点,也没有考虑到各个属性与类别之间的相关性差异,导致分类准确率较差。为了改进TAN的分类准确率,该文首先扩展TAN结构,允许属性结点没有父结点或只有一个属性父结点;提出一种利用可分解的评分函数构建树形贝叶斯分类模型的学习方法,采用低阶条件独立性(CI)测试初步剔除无效属性,再结合改进的贝叶斯信息标准(BIC)评分函数利用贪婪搜索获得每个属性结点的父结点,从而建立分类模型。对比朴素贝叶斯(NB)和TAN,构建的分类器在多个分类指标上表现更好,说明该方法具有一定的优越性。
用冷空作为定标基准测天线增益
袁惠仁
1987, 9(3): 273-277.  刊出日期:1987-05-19
本文介绍用天线指向冷空时的天线噪声温度TAN作为定标基准,并以射电源为信标,测量天线剩余噪声温度Tas的基本原理和方法。与用冷、热负载为定标基准测量Tas相比,两者测量结果基本吻合;但该方法具有测量方法简便和测量设备简单等优点。Tas的测量误差约为3%。天线增益测量精度可保持在0.3dB左右。
无可信第三方的数据匿名化收集协议
周治平, 李智聪
2019, 41(6): 1442-1449. doi: 10.11999/JEIT180595  刊出日期:2019-06-01
关键词: 数据隐私, 隐私保护, K匿名, 敏感属性, 匿名化
针对半诚信的数据收集者对包含敏感属性(SA)数据收集和使用过程中可能造成隐私泄露问题,该文在传统模型中增加实时的数据领导者,并基于改进模型提出一个隐私保护的数据收集协议,确保无可信第三方假设前提下,数据收集者最大化数据效用只能建立在K匿名处理过的数据基础上。数据拥有者分布协作的方式参与协议流程,实现了准标识(QI)匿名化后SA的传输,降低了数据收集者通过QI关联准确SA值的概率,减弱内部标识揭露造成隐私泄露风险;通过树形编码结构将SA的编码值分为随机锚点和补偿距离两份份额,由K匿名形成的等价类成员选举获取两个数据领导者,分别对两份份额进行聚集和转发,解除唯一性的网络标识和SA值的关联,有效防止外部标识揭露造成的隐私泄露;建立符合该协议特性的形式化规则并对协议进行安全分析,证明了协议满足隐私保护需求。
基于代数半群理论的密钥分享方案
王永传, 李子臣, 杨义先
2000, 22(3): 509-512.  刊出日期:2000-05-19
关键词: 半群; 密钥分享; 密码学
如何将密钥信息分配给n个被授权的单位(记为:S1, S2, , Sn), 每一个被授权单位Si(#em/em#=1, 2, , n)有qi个被授权人, 使得每一个被授权人所得到的密钥信息与该授权人所在的单位的任何其他被授权人所得到的密钥信息是一致的, 而任意K个被授权人所得到的密钥信息, 若至少包含每一个被授权单位中的至少一个被授权人的密钥信息时, 能够恢复完整的密钥信息, 其他情形时, 无法完全恢复密钥信息, 这种需要经常会遇到. 本文利用代数半群理论, 绐出了一种能实现这种密钥分享的方案.
一个新的多重代理多重签名方案
祁传达, 王念平, 金晨辉
2006, 28(8): 1415-1417.  刊出日期:2006-08-19
关键词: 数字签名;代理签名;多重代理;多重签名
为克服多重代理签名方案中无法确认谁是真正签名者的弱点,Sun于1999年提出了不可否认的代理签名方案。2000年Hwang等人指出Sun的方案不安全,并对Sun的方案进行了改进,2004年 Tzeng, Tan, Yang各自对Hwang等人的方案进行了安全性分析,指出Hwang方案容易受到内部伪造攻击。该文通过让原始签名组与代理签名组互动来实现秘密共享和密钥分配的方法,设计了一种新的安全的多重代理、多重签名方案,它能够满足不可否认性和不可伪造性的要求。
基于符合计数滤波优化的光量子成像方法
周牧, 嵇长银, 谢良波, 曹静阳, 聂伟
2023, 45(6): 2089-2097. doi: 10.11999/JEIT220627  刊出日期:2023-06-10
关键词: 量子成像, 符合计数, 小波变换, 高斯滤波, 数字微镜器件
量子成像(QI)具有抗侦察、抗干扰和高分辨力等特性,是量子光学领域重要的研究方向。为了解决实际量子成像过程中因环境光引起符合计数值异常所导致成像质量下降的问题,该文提出一种基于符合计数滤波优化的光量子成像方法。首先,对原始的符合计数值进行3层离散小波变换(DWT)得到相应的小波系数;然后,对小波系数中的高频成分进行高斯滤波去噪,并通过小波逆变换得到去噪后的符合计数值;最后,基于该符合计数值,利用线性映射方法实现对目标的量子成像。该文通过仿真分析了图像像素数、单像素曝光时间和符合门宽值对成像结果的影响,并搭建了实际的量子成像光路来验证仿真结果的有效性。