21、基于聚类的频率 l-多样性匿名化与磁盘完整性保护技术

基于聚类的频率 l-多样性匿名化与磁盘完整性保护技术

1. 基于聚类的频率 l-多样性匿名化

在数据隐私保护领域,频率 l-多样性是一种重要的隐私保护模型。它要求在每个等价类中,敏感属性的每个值出现的频率不超过 |e|/l 次(e 为等价类)。下面详细介绍相关概念和算法。

1.1 关键概念
  • 等价类 :给定关系 R 的实例 r 和属性集 Q ⊆ R,e ⊆ r 是关于 Q 的等价类,当且仅当 e 是 r 中在 Q 属性上取值相同的元组的多重集(忽略空等价类)。
  • 频率 l-多样性 :关系 R 的实例 r(Q, s) 是频率 l-多样的,当且仅当对于关于 Q 的每个等价类 e,每个可能的值 v ∈ adom(s),p(e, v) ≤ 1/l。其中,adom(s) 是 s 的活动域,p(e, v) = |{ {t|t ∈ e ∧ t.s = v}}|/|e|。
1.2 重要命题
  • 命题 1(资格条件) :如果 r(Q, s) 是频率 l-多样的,那么最多 |r|/l 个元组可以具有相同的 s 值。
  • 命题 2 :给定正数 l,r(Q, s) 至少有一个频率 l-多样的泛化,当且仅当 l ≤ lmax。其中,lmax = |r| / Maxv(|{ {t|t∈r∧t.s=v}}|)。
1.3 算法介绍
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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