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多样性 重要值算法

多样性 重要值算法
多样性 重要值算法

3.2数据整理与分析

3.2.1重要值的计算

在森林群落的分析中,重要值(IV )的数值大小可作为群落中植物种优势度的一个度量标志,并可以体现群落中每种植物的相对重要性及植物的最适生境,其计算公式为:

(1)乔木重要值

3

(%)相对多度

相对显著度

相对高度++=

tr IV (3-15)

式(3-15)中,相对高度(%)=100×某个种的高度/所有种的总高度;相对显著度(%)=100×某个种的基径断面积/所有种的基径断面积之和;相对多度(%)=100×某个种的株数/所有种的总株数。

(2)灌木和草本植物的重要值

2

(%)相对多度

相对盖度+=

tr IV (3-16)

式(3-16)中,相对盖度(%)=100×某个种的盖度/所有种的总盖度(宋永昌,2002)。

3.2.2多样性分析

物种多样性是物种丰富度和分布均匀性的综合反映,体现了群落结构类型、组织水平、发展阶段、稳定程度和生境差异。本研究采用α多样性测度来测量所查区域内森林群落的物种多样性。

α多样性可定义为群落内的多样性(diversity within a community ),从物种组成的角度研究群落的组成和结构的多样化程度,是生物多样性研究的基础,群落的α多样性作为刻划植物群落组成结构的重要指标,一直受到生态学家的关注。采用以下指数测度α多样性。

(1)物种丰富度指数

物种丰富度即物种的总数目,是最简单最古老的物种多样性计测方法,但生物学意义显著。

SA=S (3-17)

式(3-17)中,SA 表示丰富度指数,S 表示样方内物种总数。

(2)物种多样性测度

物种多样性考虑了群落中不同物种的重要值,从而比直接的物种丰富度指标更能准确地反映植物群落的多样性特征(马克平等,1994)。采用物种多样性指

数、均匀度及生态优势度作为描述群落的综合特征的指标。

a. Shannon-Wiener 指数:

'

ln i i

H P P =∑- (3-18)

式(3-18)中,Pi 为每一物种的多度比例,本研究中用物种的相对重要值来计算多样性。Shannon-Winner 指数是将丰富度和均匀度综合起来的一个量,能较全面的测度物种的多样性,Shannon-Wiener 多样性指数假设个体是从一个“无限大”的总体中随机抽取的(Pielou ,1975;Magurran ,1988),它还假设总体中的所有种都在样本中出现。Shannon-Wiener 指数在生态学上的意义可以理解为:保证了对种数一定的总体,各种间数量分布均匀时,多样性最高;两个个体数量分布均匀的总体,物种数目越多,多样性越高。

b. Pielou 均匀度指数:

(ln )/ln i i E P P S

=-∑ (3-19)

式(3-19)中,S 为物种数目。Pielou 均匀度指数是群落中不同物种的多度(生物量、盖度或其他指标)分布的均匀程度,Pilou 指数定义为群落实测多样性(以Shannon-Wiener 指数为基础)和最大多样性(即在给定物种数的情况下完全均匀群落的多样性)之间的比值关系。

c. Simpson 生态优势度指数:

2

1

s

i

i p λ==

(3-20)

式(3-20)中,S 为物种数目,Pi 为种i 的相对重要值,即:Pi=Ni/N ,Ni 为第i 个物种的重要值,N 为群落样地中所有种重要值之和。

最大熵算法笔记

最大熵算法笔记 最大熵,就是要保留全部的不确定性,将风险降到最小,从信息论的角度讲,就是保留了最大的不确定性。 最大熵原理指出,当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时,我们的预测应当满足全部已知的条件,而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下,概率分布最均匀,预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大,所以人们称这种模型叫"最大熵模型"。 匈牙利著名数学家、信息论最高奖香农奖得主希萨(Csiszar)证明,对任何一组不自相矛盾的信息,这个最大熵模型不仅存在,而且是唯一的。而且它们都有同一个非常简单的形式-- 指数函数。 我们已经知道所有的最大熵模型都是指数函数的形式,现在只需要确定指数函数的参数就可以了,这个过程称为模型的训练。 最原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法GIS (generalized iterative scaling) 的迭代算法。GIS 的原理并不复杂,大致可以概括为以下几个步骤: 1. 假定第零次迭代的初始模型为等概率的均匀分布。 2. 用第N 次迭代的模型来估算每种信息特征在训练数据中的分布,如果超过了实际的,就把相应的模型参数变小;否则,将它们便大。 3. 重复步骤2 直到收敛。 GIS 最早是由Darroch 和Ratcliff 在七十年代提出的。但是,这两人没有能对这种算法的物理含义进行很好地解释。后来是由数学家希萨(Csiszar) 解释清楚的,因此,人们在谈到这个算法时,总是同时引用Darroch 和Ratcliff 以及希萨的两篇论文。GIS 算法每

次迭代的时间都很长,需要迭代很多次才能收敛,而且不太稳定,即使在64 位计算机上都会出现溢出。因此,在实际应用中很少有人真正使用GIS。大家只是通过它来了解最大熵模型的算法。 八十年代,很有天才的孪生兄弟的达拉皮垂(Della Pietra) 在IBM 对GIS 算法进行了两方面的改进,提出了改进迭代算法IIS (improved iterative scaling)。这使得最大熵模型的训练时间缩短了一到两个数量级。这样最大熵模型才有可能变得实用。即使如此,在当时也只有IBM 有条件是用最大熵模型。 由于最大熵模型在数学上十分完美,对科学家们有很大的诱惑力,因此不少研究者试图把自己的问题用一个类似最大熵的近似模型去套。谁知这一近似,最大熵模型就变得不完美了,结果可想而知,比打补丁的凑合的方法也好不了多少。于是,不少热心人又放弃了这种方法。第一个在实际信息处理应用中验证了最大熵模型的优势的,是宾夕法尼亚大学马库斯的另一个高徒原IBM 现微软的研究员拉纳帕提(Adwait Ratnaparkhi)。拉纳帕提的聪明之处在于他没有对最大熵模型进行近似,而是找到了几个最适合用最大熵模型、而计算量相对不太大的自然语言处理问题,比如词性标注和句法分析。拉纳帕提成功地将上下文信息、词性(名词、动词和形容词等)、句子成分(主谓宾)通过最大熵模型结合起来,做出了当时世界上最好的词性标识系统和句法分析器。拉纳帕提的论文发表后让人们耳目一新。拉纳帕提的词性标注系统,至今仍然是使用单一方法最好的系统。科学家们从拉纳帕提的成就中,又看到了用最大熵模型解决复杂的文字信息处理的希望。

(完整版)win7系统优化方法(超级牛逼)

Win7优化 1、通过关闭特效,有效提高windows7的运行速度右键单击我的电脑-->属性-->高级系统设置-->性能-->设置-->视觉效果,留下五项"平滑屏幕字体边缘"、"启用透明玻璃"、"启用桌面组合"、"在窗口和按钮启用视觉样式"、"在桌面上为图标标签使用阴影",其余的把勾全拿了,可以马上感觉到速度快了不少,而视觉上几乎感觉不到变化。另外还可以勾选上“显示缩略图,而不是显示图标” 2、据说可提高文件打开速度10倍的设置控制面板-->硬件和声音-->显示【显示或缩小文本及其他项目】-->设置自定义文本大小(DPI)去掉“使用Windows XP 风格DPI 缩放比例”的勾选,确定。【按照提示,注销计算机】 3、轻松访问控制面板-->轻松访问-->轻松访问中心-->使计算机易于查看-->勾选“关闭所有不必要的动画(如果可能)” 4、更改“Windows资源管理器”的默认打开的文件夹启动参数的命令格式为:%SystemRoot%explorer.exe /e,〈对象〉/root, 〈对象〉/select, 〈对象〉开始-->所有程序-->附件-->Windows资源管理器-->右击-->属性-->“快捷方式”选项卡-->目标修改为“%windir%\explorer.exe /e, D:\Downloads”,确定。然后右击“Windows资源管理器”-->锁定到任务栏 5、修改“我的文档”、“桌面”、“收藏夹”、“我的音乐”、“我的视频”、“我的图片”、“下载”等文件夹的默认位置方法一:CMD-->regedit,修改

“[HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVers ion\Explorer\User Shell Folders]”方法二:系统盘-->用户-->“当前用户名”,分别右击上述文件夹-->属性-->位置-->移动 6、更改临时文件夹位置(%USERPROFILE%\AppData\Local\Temp) 右击“计算机”-->属性-->高级系统设置-->“高级”选项卡-->“环境变量”按钮-->X用户环境变量 7、更改“IE临时文件夹”位置IE-->Internet选项-->“常规”选项卡-->“设置”按钮-->“移动文件夹”按钮-->选择 8、系统自动登录cmd-->“control userpasswords2”-->去掉“要使用本机,用户必须输入用户名和密码”复选勾 9、关闭系统休眠 cmd-->“powercfg -h off” 10、去除历史纪录cmd-->“gpedit.msc”-->打开“本地组策略编辑器” (1)计算机配置-管理模板-系统-关机选项-关闭会阻止或取消关机(启动) (2)用户配置-->管理模板-->"开始"菜单和任务栏-->不保留最近打开的历史(启用) (3)用户配置-->管理模板-->"开始"菜单和任务栏-->退出系统时清除最近打开的文档的历史(启用) (4)用户配置→管理模板→Windows组件→Windows资源管理器→在Windows资源管理器搜索框中关闭最近搜索条目的显示(启用) 11、在任务栏同时显示“星期几”控制面板→时钟、语言和区域→区域和语言→更改日期、时间或数字格式,点击弹出窗口中的“更改

一种具有检测能力的秘密共享算法

140 第31卷 第15期 Vol.31 15 一种具有检测能力的秘密共享算法 吴杰英 罗军勇 寇晓蕤 信息工程大学信息工程学院网络工程系 郑州 450002 摘 要秘密共享在密钥管理方法上是一个很重要的研究课题文章介绍并分析了秘密共享的基本概念以及用门限方案实现秘密共享的基本算法 进而提出了一种具有检测能力的秘密共享算法 关键词 秘密共享 门限方案 密钥管理 Algorithm of Secret Sharing with the Ability to Detect Cheat WU Jieying, LUO Junyong, KOU Xiaorui (Department of Network Engineering, Information Engineering College, Information Engineering University, Zhengzhou 450002) Abstract Secret sharing is one of the most important approaches to key management. This paper introduces the concept of secret sharing,analyzes the threshold scheme-based secret sharing algorithms and presents an algorithm for secret sharing with the ability to detect cheat. Key words Secret sharing; Threshold scheme; Key management 2005 年8月 August 2005 计 算 机 工 程 Computer Engineering 安全技术 文章编号 1000 3428(2005)15 0140 02 文献标识码 A 中图分类号 TP309 目前电子商务和开放网络的通信安全是建立在公钥系 统基础上的这样就有一类高度机密且长期有效的密钥需要保护秘密共享策略可以很好地保证其安全性它的基本思想是将一个秘密信息利用密码技术分拆成 n 份 分别存储以提高秘密信息的安全性 本文从门限方案的概念入手介 绍并分析了利用门限方案实现秘密共享的基本算法秘密共享中的欺骗行为和检测方法在此基础上给出了一种具有检 测能力的秘密共享算法 1 秘密共享和门限方案的基本概念 秘密共享是指将一个秘密信息利用密码技术分拆成n 个 称为共享因子的信息 分发给n 个成员只有得到 n 个合法成员的共享因子才可以恢复该秘密信息可见最基本的秘密共享实现中只有得到所有的共享因子才可以恢复原来的秘 密信息 只要有一个共享因子丢失或遭到攻击就无法恢复原秘密 门限方案的应用可以克服这个缺陷 门限方案是由Shamir 和Blakley 于1979年分别提出的一种非常有效的实现秘密共享的方法 它的思想是将密钥用 一定的方法分成n 份只要得到其中的任意t t

遗传算法在求解复杂函数给定区间上最值中的应用

计算智能导论大作业 ---遗传算法在求解复杂函数给定区 间上最值中的应用 一、遗传算法简介 遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(genetic operators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解,对于各种通用问题都可以使用 1.1术语说明 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法,所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识,下面是一些常用术语的说明: 染色体 染色体又可以叫做基因型个体(individuals),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。 基因 基因是串中的元素,基因用于表示个体的特征。例如有一个串S=1011,则其中的1,0,1,1这4个元素分别称为基因。它们的值称为等位基因(Alleles)。 基因位点 基因位点在算法中表示一个基因在串中的位置称为基因位置(Gene Position),有时也简称基因位。基因位置由串的左向右计算,例如在串 S=1101 中,0的基因位置是3。 特征值

二十世纪十大算法(运筹学)

),...,,(21x x x n x =?? ????+-+-+-+=∑∞=68158148218410k 16k k k k k π049132108604977844392193404812t 234567 89101112=++--+++--+-t t t t t t t t t t 二十世纪十大算法 摘 要:二十世纪十大算法。下面的内容是对“二十世纪十大算法”的罗列和简要的描述,这些算法是由《计算机科学与工程》 (简称CISE) 杂志的编辑选出来的,这是他们2000年一月至二月刊的主要话题。这十大算法是20世纪在科学与工程的发展和实践方面最有影响力的算法,并且应该是20世纪数值数学和计算科学发展的一个摘要。对于这样的一种选择,我们可以持赞同或者反对的态度,但至少不应该低估它们,因为它们是发达国家具备很高素质的计算机科学家们的观点。编辑们向该杂志的读者们征询他们对于这个选择的看法和感受。在随后的几期CISE 中得到的反馈结果是,关于这个选择只有赞成而没有分歧。因此可以得出结论,CISE 作出的选择很好并且得到了国际科学界的认可。 整数关系探测法(简称IRD ) 多年来,研究人员都梦想着能有这样一种设备,这种设备可以让他们识别满足数学公式的数值常量。随着高效的IRD 算法的出现,这一时代到来了。令为一个实数或者复数向量。如果存在不为零的整数 ,x 就拥 有这样一个整数关系,使得0...2211a =+++x a x a x n n 。一个整 数关系算法是一种实用的计算方案,它可以恢复整数向量 (若存在),或者可以产生不存在整数关系的范围。这些都是计算数论的行为。对IRD 而言,最有效的算法是Ferguson 最近发现的PSLQ 算法。作为一个例子,下面是PSLQ 1997发现的一个公式,使我们能够计算π的第n 位16进制数。 另一个例子是定义一个常数...55440903595.3B 3=,它是数理逻辑图()x rx x i i i -=+11里的第三个分叉点,这表现出了在混沌出现之前周期缩短了一 倍。为了保证精确,B 3是参数r 的最小取值,这样逐次迭代x i 就具有8个周期而不是4个周期。可以类似地来定义常数B 2和B 1。使用了PSLQ 前身算法的计算发现B 3是如下方程的根 使用了IRD 后,研究人员在数学和物理方面有了许多新的发现,而这些发现又相应的产生了有价值的新见解。这个过程常常被称为“实验数学”,即利用现代计算机发现新的数学原理,我们期望它在21世纪的纯数学和应用数学里扮演一a i a i

学习18大经典数据挖掘算法

学习18大经典数据挖掘算法 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。 地址链接: https://https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了将近2个月的时间,自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结,后面都是我自己相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样,都是数学分类算法,C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断,而C4.5采用的是增益率。 详细介绍链接:https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全称是分类回归树算法,他是一个二元分类,采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策,形成决策树后之后还要进行剪枝,我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法, 详细介绍链接:https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据,输入一个新的测试数据点,计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况,哪个分类的类型占多数,则此测试点的分类与此相同,所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点,远的点自然就小点。 详细介绍链接:https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法,用到了一个比较重要的贝叶斯定理,用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。 详细介绍链接:https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法,非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接:https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法,可以拆分为2个算法,1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架,在每次计算结果之后,逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。

一种基于秘密共享的对称私有信息检索协议

一种基于秘密共享的对称私有信息检索协议1 廖干才1,3,罗守山2,3 1北京邮电大学理学院,北京 (100876) 2北京邮电大学软件学院,北京 (100876) 3西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,西安 (710071) E-mail:gancailiao@https://www.wendangku.net/doc/357520455.html, 摘要:对称私有信息检索是安全多方计算协议一个重要的研究方向, 是指在不泄漏各自的私有信息的情况下,参与查询的用户与数据库拥有者完成对数据库的查询操作。将秘密共享和安全多方计算结合, 提出了半诚实模型下的单项对称私有信息检索协议,它能够保证查询者无法通过多次查询获取更多的信息。并将以上协议推广至多项对称私有信息检索协议,并对协议的正确性,安全性,效率进行了分析。 关键词:密码学,对称私有信息检索,安全多方计算,半诚实模型,秘密共享 中图分类号:TN309 1.引言 私有信息检索问题(简称PIR)是指在用户的私有信息不被泄露的情况下,对数据库完成查询. 该协议在文献[1]中被首次扩展为对称私有信息检索(SPIR),即需要满足数据库的私有 信息也不能够被泄露. 私有信息检索问题是安全多方计算的一个重要研究方向,有广阔的应用前景,例如,多个公司之间的合作查询、专利数据库查询、股票数据库查询,在商业竞争、军事合作、国家情报部门等多个领域对称私有信息检索问题也普遍存在. 实现私有信息检索的平凡算法是将数据库的存储信息全部发送给用户, 用户在本地查询其所要的信息,但是通讯的数据量太大.目前大多数PIR研究致力于如何设计保护用户的私有信息,而对数据库私有信息的保护关注的比较少。1995 年Chor等[3]首次提出了PIR的概念,并给了一个有效的解决方案,该方案通过K个互不通信的数据库副本共同协作完成查询,这种通过多个数据库副本实现的PIR的研究方法称作是信息论私有信息检索。自此以后,文献[5][11-15]在不同的方面对私有信息检索做了不少研究。文献[5]在单数据库模型下,提出了一个可计算的PIR。C. Cachin等人在文献[13]中提出了一个通信复杂度较低的可计算PIR。1998年Yael Gertner等人[10]首次提出了SPIR的概念,并从形式上证明了任何的PIR在一定的条件下都可能转化成SPIR,并保证通信复杂度在同一数量级,轮数也不变。2002年Erica Y. Yang等[2]将秘密共享技术应用到私有信息检索领域,解决了抵抗数据库所有者的恶意攻击问题。 目前,私有信息检索大都是通过多个互不通信的数据库副本服务器, 允许用户向不同的服务器提交不同的查询, 然后合并这些服务器的应答消息得到最终的查询结果, 整个过程中任何单一的服务器都没有得到关于用户的私有信息.在理论上PIR的研究已经比较成熟,但是在保护数据库隐私方面的研究不是很多,同时关于SPIR的执行协议效率不高。 本文运用秘密共享技术,提出了一种低复杂度的对称私有信息检索协议。本文主要的贡献如下: (1)提出了一种利用秘密共享技术的对称私有信息检索协议,并给出了安全性证明; (2)为了提高协议效率和实际应用的需求,将单项对称私有信息检索协议推广到一次能1本课题得到国家自然科学基金(项目编号:60672132)的资助。

10大算法R实现

10大算法R实现 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继 承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过 程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它 是一种監督式學習的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面

数据挖掘中十大经典算法

数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种監督式學習的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利,专利人是Google创始人之一拉里?佩奇(Larry Page)。因此,PageRank里的page不是指网页,而是指佩奇,即这个

系统优化方法(《生活与哲学》)

《生活与哲学》第七课重难点解析 掌握系统优化的方法 一. 系统的含义及基本特征 系统是相互联系、相互作用的诸要素构成的统一整体。要素是组成系统整体的各个部分。无论是自然事物还是社会事物,包括人们的思想意识,一般都是以系统的方式而存在的。每一事物或过程,因其内在要素相互联系而形成小系统,又同周围的其他事物相互联系,构成更大的系统。如:在自然界中,每一个细胞都是由细胞核、细胞质、细胞膜等组成的系统;每一个生物体也都是由细胞组成的系统;每一个生物种属和生物群落也都自成系统。在人类社会中,每一个人都同他人结成层次不同的系统,如家庭、乡村、政党、民族、国家等。人类社会就是由生产力和生产关系、经济基础和上层建筑等要素组成的系统。 系统的基本特征主要有:(1)整体性。任何系统都是由各个要素相互联接、相互作用而构成的有机整体。整体性是系统的本质特征。这种整体性表现为,系统对外来作用能作为一个统一的整体作出反应,而不管它作用于哪一部分;同时,系统作为一个整体,具有它的各个要素都不单独具有的功能和性质。整体的新功能来自于各个要素的相互作用和结构优化,即“整体功能大于部分功能之和”。(2)有序性。系统内部结构具有层次等级式的组织化特征,每一系统都是由若干要素按照一定的秩序、方式或比例组合而成。系统中的各个要素各有其特定的位置、顺序和规则。结构稳定,系统就相对稳定;结构变化,系统的性质和功能就发生相应的变化。如整个社会就是一个大系统,随着我国经济的不均衡发展和社会内部结构的变化,影响社会发展的不稳定因素也在增加。构建和谐社会的发展策略也就应势而出。(3)内部结构的优化趋向。从系统的整体发展方向来看,系统的形成是从无序向有序、从低级有序向高级有序的不断演化过程。结构有序合理,会促进系统的发展,结构失序或不合理则阻碍系统的发展。因此,要注重系统内部结构的优化趋向。为促进系统的法则功能状态的提高,就要不断调整、完善和优化系统的结构。除上述特征外,系统还有层次性、开放性、关联性等。 综上所述,我们在把握系统优化的方法时,要注意这样三点:1.要着眼于事物的整体性,从整体上把握系统的功能和性质;2.要注意遵循系统内部结构的有序性;3.要注重系统内部结构的优化趋向。 二、掌握系统优化的意义 掌握系统优化的方法对于我们认识世界和改造世界都具有重要的指导意义。 首先,从认识世界来说,系统优化的方要求我们用综合的思维方式来认识事物。既要着眼于事物的整体,从整体出发认识事物和系统,又要把事物和系统的各个要素联系起来进行考察,在联系中把握各要素,把握事物整体,统筹考虑,优化组合,最终形成关于此事物的完整的、准确的认识。 从改造世界来说,系统优化方法要求处理和解决问题是要着眼于整体功能状态的优化,做到从整体出发,统筹全局,寻求最优目标。在工作实践中,要注重系统内部结构的优化趋向,实现整体功能大于部分功能之和。如在经济和社会发展中,社会发展是一个系统工程。经济发展和人口、资源、环境、社会保障等必须相互配合,东部地区的快速发展必须和西部大开发、东北老工业基地的振兴、中部地区的崛起协调共进,物质文明、精神文明、政治文明应该共同进步。所有

基于秘密共享的组播密钥更新算法

—149— 基于秘密共享的组播密钥更新算法 赵龙泉,苏锦海 (解放军信息工程大学电子技术学院,郑州 450004) 摘 要:提出一种基于秘密共享的组播密钥更新算法。采用二叉逻辑密钥树结构,根据组成员状态变化,利用秘密共享的思想构造广播消息,使组成员可以逐步计算组密钥,而非组成员不能计算组密钥,从而实现组密钥更新。分析表明,与采用逻辑密钥树的算法相比,该算法能降低密钥更新时的通信量和计算量,适用于大型的动态群组通信。 关键词:组密钥管理;秘密共享;密钥树;密钥更新 Group Re-keying Algorithm Based on Secret Sharing ZHAO Long-quan, SU Jin-hai (Institute of Electronic Technology, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450004, China) 【Abstract 】The ideas of group re-keying algorithms based on secret sharing using the LKH tree are proposed in this paper. The algorithms construct a message using secret sharing with the dynamic change of group members. The group members can reconstruct the new group key. It is proved that the new algorithms have obvious superiority than that of the previously proposed algorithms on communication and computation, and are suitable for large dynamic group. 【Key words 】group key management; secret sharing; key tree; re-keying 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第21期 Vol.36 No.21 2010年11月 November 2010 ·安全技术· 文章编号:1000—3428(2010)21—0149—03 文献标识码:A 中图分类号:TP309 1 概述 组播是一种面向组接收者的高效通信方式,有效地节约了带宽,降低了服务器的负担,可广泛地应用于多媒体远程教育、分布式系统、网络视频会议等。安全组播的关键问题是如何实现有效的组密钥管理。在组播通信中,组成员关系是动态变化的,在成员加入/离开时要及时更新组密钥。尤其是在一个大型动态多播组中,组成员变动频繁时,如何解决密钥更新,是组密钥管理的核心问题。 文献[1-2]分别提出了采用逻辑密钥层次(LKH, Logical Key Hierarchy)的组密钥管理机制,通过增加辅助节点密钥,有效地降低组成员状态变化时密钥更新的通信次数,减少了通信量。但是增加了密钥服务器和组成员的密钥存储量。文献[3]提出的单向函数树(One-Way Function Tree, OFT)算法是LKH 算法的一种改进,通过设置单向函数,减少密钥更新时的消息长度,将通信代价降低为LKH 算法的一半。文献[4]中提出了一种基于多项式展开的PE-LKH 方案,由于不使用加解密算法,降低了密钥更新时的计算量。 文献[5]提出有恢复能力的组密钥分发方案,文献[6]提出一种基于秘密共享的、具有无条件安全的多轮撤消算法,使用门限秘密共享的技术,降低了密钥更新的通信量。但是这2个方案是平级结构,扩展性受到一定的限制。文献[7]提出基于门限秘密共享的动态组播密钥协商方案,采用两级分层分组结构。 本文在LKH 的基础上结合秘密共享的思想,提出一个基于秘密共享的组密钥更新算法。该算法基于二叉逻辑密钥树结构,利用秘密共享的思想,当组成员状态变化时,通过组控制器广播的公开消息,使组成员可以逐步计算出组密钥,而非组成员不能计算组密钥,从而实现组密钥更新。 2 方案描述 本文提出的组密钥更新算法基于二叉逻辑密钥树结构,使用秘密共享理论和单向函数的方法优化密钥更新的通信量和计算量。与以往算法比较,本算法具有更好的性能。 2.1 符号定义 符号定义如下: p :为一个大素数; Zp :表示模p 的剩余类群,所有运算都Zp 中; r :表示密钥更新次数, ()SK r :表示r 时的组会话密钥, ()i K r :表示r 时的为节点i 的密钥, :(,)h h B a b :表示组控制器广播的h 层的信息, i :表示节点位置的Huffman 编码, ()h :是一个密码学意义上的单向函数,令()(,)i i r y r h k μ=; ()f :表示一个从Huffman 编码域到Zp 的一一映射,且0,,0()0x f x =≠"; r μ:表示r 次会话时的新鲜因子。 2.2 二叉逻辑密钥树的初始化 组控制器根据潜在的成员数N 构建一棵二叉平衡树,密钥树的高度为lb h N =????。树根为组管理者,树叶为组成员,树的中间节点为逻辑节点。组控制器利用Huffman 编码方法对二叉逻辑密钥树的节点编码,作为节点的位置信息。每个成员则拥有从所在的叶节点到根的路径上的所有密钥。 在初始化时,即0r =,组控制器GC 负责初始化密钥树, 作者简介:赵龙泉(1982-),男,硕士研究生,主研方向:密钥管理;苏锦海,教授、博士 收稿日期:2010-04-10 E-mail :zhaolongquan1982@https://www.wendangku.net/doc/357520455.html,

十 大 经 典 排 序 算 法 总 结 超 详 细

机器学习十大经典算法 机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,?通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里,每个决策树都表述了一种树型结构,他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。?当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时,递归过程就完成了。另外,随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 决策树是如何工作的 决策树一般都是自上而下的来生成的。 选择分割的方法有好几种,但是目的都是一致的:对目标类尝试进行最佳的分割。 从根到叶子节点都有一条路径,这条路径就是一条“规则”。

决策树可以是二叉的,也可以是多叉的。 对每个节点的衡量: 1)?通过该节点的记录数 2)?如果是叶子节点的话,分类的路径 3)?对叶子节点正确分类的比例。 有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。 由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Quilan提出了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。相信大家对ID3算法都很.熟悉了,这里就不做介绍。 ?C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: ?1)?用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; ?2)?在树构造过程中进行剪枝; ?3)?能够完成对连续属性的离散化处理; ?4)?能够对不完整数据进行处理。 ?C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。此外,C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。 来自搜索的其他内容: C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法

系统优化方案

拿到了新的本本,换装了新的系统,可是用起来还不是特别的带劲,那么简单的设置一下,或许可以给你带来更加给力的感觉! 好下面进入主题 以下方法请根据自己的需要来使用!因为关闭一些东西就会导致不可使用,如果你要使用就自行决定!自括号内出自论坛置顶帖 【1、关闭虚拟内存(4g内存以上) 右键点击我的电脑,选择属性,然后选择左边的高级系统设置,在高级菜单下点击第一项性能的设置按钮,在性能选项框中再点击高级,然后点击下面的虚拟内存的更改按钮,最后选择系统所在的分区,然后点击选择下面的无分页文件,点击确认,最后一步一步确认退出即可。重启系统后,你就会发现虚拟内存不见了,C盘也瘦身了3~4G了。 2、关闭系统休眠 打开C:\Windows\System32目录,找到cmd.exe,右键点击以管理员身份运行,输入powercfg -h off然后回车即可。使用Windows7优化大师亦可以。 3、关闭系统还原并删除还原点 打开我的电脑熟悉-高级系统设置后,选择系统保护菜单,选中C盘(默认就系统盘打开),点击配置,就可以对系统还原进行关闭并清除还原

点操作了。 4、系统服务优化: 强烈建议禁用以关闭的系统服务: 1、Superfetch 2、Program Capability Assistant Service 3、Shall Hardware Detection 4、Windows Defender 5、Windows Search 6、Security Center 7、Windows Time 8、Windows Backup 可以关闭的服务(可关可不关): 1、Internet Connection Sharing (ICS) 2、IPsec Policy Agent 3、Media Center Extender Service 4、Net.Tcp Port Sharing Service 5、Remote Desktop Configuration 6、Remote Desktop Services 7、Remote Registry 8、Routing and Remote Access

自适应遗传算法

自适应遗传算法 一.主要流程: 1. 参数的初始化。设定遗传种群规模N ,阵元数M ,信源数P 等。 2. 编码。采用十进制编码方法。 3. 初始种群的产生。随机数生成。 4. 适应度函数的评价。选取 ()() R P ΘA tr f = (1) 其中, H 1H )(A A A A P A -= (2) P A 是A 的投影矩阵,A 是阵列流型。 ∑==L i L 1 H 1XX R (3) R 是数据协方差矩阵的最大似然估计。 5. 选择。比例选择方法与精英选择方法结合使用,在当代种群中选择优良个体遗传到下一代。既保证了种群的多样性,也使最优个体得以保留。 1)比例选择方法(赌轮盘法):每个个体被选中的概率与它的适应度函数值大小成正比,即适应度函数越高的个体被选中的概率也就越高。 2)精英选择方法:让种群中适应度函数值最高的个体不进行配对交叉,直接复制到下一代中。但是容易陷入局部最优解,全局搜索能力差。 6. 交叉。按照概率P c 对种群中个体两两配对,进行交叉操作。本文中选取算数交叉的方式。 算数交叉:是由两个个体的线性组合来产生新的个体,假设第t 代的两个个体为A (t)、B (t),则算数交叉后产生的新个体是 ()()()()t t t A B A αα-+=+11 (4) ()()()()t t t B A B αα-+=+11 (5) 其中,α选取(0,1)之间的随机数。 交叉概率:使交叉概率随着遗传代数的增长,逐渐减小,目的是进化前期注重交叉运算,全局搜索能力强。 2.02cos *4.0+?? ? ??*=πK T P c (6) 其中,T 是进化代数,K 是总进化次数。 7. 变异。按照概率P m 对种群个体进行变异。本文中选取均匀变异的方式。 均匀变异:如某基因座上的基因值为X k ,其取值范围为[Umin,Umax],对其进行变异后的值为 )U -r(U +U =X min max min k (7)

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