张一帆
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：复旦大学计算机科学技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 用于保护位置隐私的邻近检测算法被引量：1
- 2015年
- 现有保护位置隐私的邻近检测算法通常根据网格大小对用户位置进行量化计算,会降低算法结果的准确性。针对该问题,提出2种准确安全的邻近检测算法。用户将自己的位置分成网格内坐标以及网格编号两部分,并将其分别加密后发送给服务器,服务器利用加密后的网格内坐标在整个地图中筛选出所有满足查询的网格,用户根据服务器的返回结果判断用户之间是否邻近。实验结果表明,算法1速度快,传输信息少,算法2更加安全,但计算和通信开销较大,并且需查询与被查询用户同时在线。用户可根据对服务器的信任程度、查询性能和应用场景需求进行算法选择。
- 张一帆尹树祥
- 关键词：隐私保护加密位置隐私
- 基于BP神经网络的氮过饱和安全系数多维拟合算法
- 2022年
- 目的:利用BP神经网络模型,建立一种用于潜水减压方案计算的氮过饱和安全系数多维拟合算法。方法:在Haldane潜水减压理论基础上,以《12~60 m空气潜水标准减压表》采用的氮过饱和安全系数为基础,通过分析潜水参数与氮过饱和安全系数的映射关系,建立氮过饱和安全系数的神经网络拟合模型并进行评估。结果:基于BP神经网络技术建立的离底氮过饱和安全系数神经网络模型在测试集上MAPE最小为0.4386%,R^(2)=0.9987;停留站氮过饱和安全系数神经网络模型在测试集上MAPE最小为0.5289%,R^(2)=0.9955。结论:利用BP神经网络拟合方法得到的氮过饱和安全系数非常接近实际潜水方案采用的氮过饱和安全系数,可用于实时潜水减压方案的制定。
- 张一帆张一帆吴生康陈辰陈辰韩伟力
- 关键词：神经网络
