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4粒子团簇态的可控隐形传态: 2017年; 为实现4粒子团簇态更加经济和安全的隐形传态,提出2种利用6粒子团簇态为量子信道的可控隐形传态方案,分别是3方参与的可控隐形传态方案和4方参与的可控隐形传态方案.在控制者同意信息传输的情况下,2种隐形传态方案成功的概率是一致的,为4 a2,即选用最大纠缠的6粒子团簇态为量子信道时,传输成功率为100%.通过2种方案的对比发现,控制方的增多可以有效地提高信息传输的安全性,但同时会使接收方还原原始信息的操作更加复杂.; 臧鹏易图林胡超斌田菲

基于分解–优化–集成学习方法的电价预测被引量：15: 2018年; 随着新一轮电力市场改革的持续推进,电价作为反映市场运营状况的重要指标,准确预测电价能够帮助电力市场博弈方进行风险规避,达到经济收益最大化.本文提出了一种新的基于分解–优化–集成(decomposition-optimization-ensemble, DOE)的混合学习模型来预测电价,首先利用快速集成经验模态分解方法将波动性较大的电价数据分解成一系列本征模态函数和一个残差序列.然后对鲸鱼算法从收敛速度、精度和算法搜索能力3个方面进行改进,再利用改进的鲸鱼算法优化径向基神经网络的扩展系数,采用优化后的径向基神经网络模型对分解得到的本征模态函数和残差序列进行预测.最后对分解后的子序列预测值进行集成,得到电价的预测值.为了验证混合学习模型的预测效果,本文对美国宾夕法尼亚–新泽西–马里兰电力市场的电价进行中长期和短期预测.实证结果显示DOE混合学习模型在水平精度和方向精度上均能获得很好的效果.; 蒋锋何佳琪曾志刚田天海; 关键词：电价预测径向基神经网络

位置隐私保护技术研究综述: 2016年; 随着位置信息服务的日益普及,位置信息中包含的个人隐私信息逐渐受到了人们的广泛关注。学术界近年来对位置隐私保护问题进行了深入研究并提出了一系列实现技术。本文对位置隐私保护技术的研究进展进行综述。首先介绍基于位置的服务系统的基本框架及其面临的风险,然后将位置隐私保护技术划分为四类,包括空间模糊化、虚拟对象技术、隐私信息检索和差分隐私保护技术,详细讨论它们的基本原理及有代表性的实现方法,并在此基础上进行性能上的分析和比较。最后归纳总结位置隐私保护进一步的研究方向。; 卢小丹张乐峰熊平; 关键词：位置隐私隐私保护

基于MOEA/D多目标优化选择的预测学习框架被引量：1: 2021年; 为提高大豆期货价格预测模型精度和泛化能力,文章提出一种基于MOEA/D多目标优化选择的预测学习框架。首先,利用完全集合经验模态分解(CEEMD)将序列分解为高频、低频和趋势序列;然后,使用差分自回归移动平均(ARIMA)、BP神经网络(BP)、回归决策树(CART)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)分别预测各序列;再使用MOEA/D算法对各个模型进行多目标优化选择,并对各序列进行集成处理,得到预测结果。为验证预测学习框架的优越性,以芝加哥期货交易所大豆期货每分钟数据作为实证数据,并与10个基准模型进行对比。结果表明:所提出的预测学习框架具有更好的优越性,在精度、泛化能力和稳健性上均具有很好的效果。; 蒋锋杨嘉伟; 关键词：多目标优化

基于对比权限模式的恶意软件检测方法被引量：3: 2015年; 针对Android系统特有的权限管理机制,引入对比权限模式来表示恶意软件与正常软件的差异,进而提出一种组合分类器用于对Android恶意软件的自动检测.每一个对比权限模式被视为一个弱分类器,并为最终的结果投票.基于真实数据的实验表明,所提出的组合分类器在性能上优于传统的分类方法.; 张乐峰肖茹玥张雨峰熊平; 关键词：恶意软件关联规则组合分类器

基于Lasso-GRNN神经网络模型的地方财政收入预测被引量：13: 2018年; 针对地方财政收入,考虑到其影响因素复杂的非线性关系,给出一种组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型。首先通过Lasso变量选择方法确定影响地方财政收入的主要指标,然后将筛选出的各指标值作为GRNN神经网络的输入,网络输出为对应的地方财政收入值,构建Lasso-GRNN神经网络模型来预测地方财政收入。文章以青海省海西州1994—2016年的地方财政收入及其相关数据为例进行实证分析,结果表明Lasso-GRNN神经网络模型的预测效果不管是收敛速度还是预测精度都优于Lasso-BP和Lasso-RBF神经网络模型。; 蒋锋张婷周琰玲; 关键词：地方财政收入 GRNN神经网络

A Semi-parametric Quantile Regression Random Forest Approach for Evaluating Muti-period Value at Risk: In this paper,we propose a hybrid semi-parametric quantile regression random forest approach to evaluate value...; Feng JiangWenjun WuZijun Peng; 文献传递

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国家自然科学基金(61304067)