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题名面向用户隐私保护的高效基因比对方案
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作者
李功丽
李钰
张恩
尹天宇
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室(河南师范大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期136-142,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1604156,61772176,61602158)
河南省科技攻关计划项目(172102210045,192102210131)~~
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文摘
针对当前的基因序列比对协议普遍要求一个可信赖的第三方,可能因此造成大范围的隐私数据泄漏的问题,提出了一种基于线性扫描的基因比对方案。首先对两方的基因序列进行基于混淆电路(GC)的编码,然后线性扫描整个基因组数据库并用混淆电路实现客户的基因序列与库中所有基因序列的比对。上述方案可以在保护双方用户隐私的前提下,实现基因比对。不过该方案需要扫描整个基因组数据库,时间复杂度为O(n),在基因组数据库较大时效率较低。为了提高基因比对的效率,进一步提出了基于不经意随机存取(ORAM)的基因比对方案,先将基因数据存储在ORAM上,然后只需把目标路径上的数据项取出并用混淆电路进行基因比对。该方案的比对次数和数据库的大小呈亚线性关系,时间复杂度为O(log n)。实验结果表明,基于ORAM的基因比对方案在实现隐私保护的同时,把比对次数由O(n)减小到了O(log n),明显降低了比对操作的时间复杂度,可以用来进行疾病诊断,尤其适用于基因组数据库较大的场景。
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关键词
基因比对
相似度计算
隐私保护
不经意随机存取
混淆电路
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Keywords
genetic comparison
similarity calculation
privacy protection
Oblivious Random Access Memory (ORAM)
Garbled Circuit (GC)
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法
被引量：9
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作者
郎祎平
毛文涛
罗铁军
范黎林
任颖莹
刘侠
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室(河南师范大学)
株洲中车时代电气股份有限公司
盾构及掘进技术国家重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第9期2722-2731,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1701400)
国家自然科学基金资助项目(U1704158)
河南省科技攻关项目(212102210103)。
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文摘
在高端制造企业的运维业务中,配件需求随机发生,且伴随有大量的零需求阶段,同时,对应的配件需求数据量小,且呈现出间歇性和块状分布的特点,导致现有时间序列预测方法难以有效预测配件需求走势。为解决该问题,提出了一种间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法。首先,提出了一种新的间歇相似度指标,通过统计两条序列中“0”元素出现的频次和位置,并结合最大信息系数和平均需求间隔等度量指标,有效评估了序列的趋势信息和波动规律,并实现了对间歇性序列可预测性的量化;其次,基于该指标,构建了一个间歇相似度层次聚类方法来自适应地筛选相似性高、可预测性强的序列,剔除极度稀疏、无法预测的序列;此外,探索利用序列间的结构化信息,并构建多输出支持向量回归(M-SVR)模型,从而实现小样本下的间歇性序列联合预测;最后,分别在两个公开数据集(UCI礼品零售数据集和华为电脑配件数据集)和某大型制造企业实际配件售后数据集上进行实验。实验结果表明,相比多个典型的时间序列预测方法,所提方法可有效挖掘各类间歇性序列的可预测性,提高小样本间歇性序列的预测精度,从而为制造企业配件需求预测提供了一种新的解决方案。
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关键词
需求预测
间歇性时间序列
可预测性评估
时间序列预测
时间序列聚类
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Keywords
demand forecasting
intermittent time series
predictability evaluation
time series forecasting
time series clustering
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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