17、隐私影响评估与医疗系统网络弹性建模语言设计

隐私影响评估与医疗系统网络弹性建模语言设计

1. 隐私影响评估方法

1.1 组织特征定制指标

在隐私影响评估中,首先会得到一个“Vector z1..N”指标,它提供了每个组织特征的重要性。不过,不同组织由于处理的数据和业务活动类型不同,对各特征重要性的判断也会不同。为了让组织能定制自身特征的重要性,会给每个特征赋予一个优先级百分比。
- 输入 :“Vector z1..N”(指标 3.3.2.2 的输出)
- 公式 :通过将优先级百分比应用于“Vector z1..N”,得出新指标“ki”,公式为 (ki = 优先级百分比 \times Vector z1..N)
- 示例
[
\begin{align }
ki &= 20\% \times CH1 + 18\% \times CH2 + 15\% \times CH3 + 12\% \times CH4 \
&+ 10\% \times CH5 + 8\% \times CH6 + 6\% \times CH7 + 5\% \times CH8 \
&+ 4\% \times CH9 + 2\% \times CH10
\end{align
}
]
其中,(CH1,2,\cdots,10) 代表特征 1 到 10(如数据量、数据类型等)。
- 最终输出 :“ki”指标代表了组织特定特征在隐私问题上的定制化(特定于组织)关键程

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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