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题名一种新的基于时空混沌的单向Hash函数构造
被引量：3
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作者
王永
廖晓峰
杜茂康
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机构
重庆邮电大学电子商务与现代物流重庆市重点实验室
重庆大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第12期196-199,共4页
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基金
国家自然科学基金(批准号:60573047)
重庆市教委科技项目(KJ070503)
重庆邮电大学自然科学基金项目(A2006-41,A2007-26)
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文摘
对时空混沌中常用的耦合映像格子模型(coupled map lattice,CML)和已有的基于时空混沌的单向Hash函数构造进行了分析,在此基础上提出了一种新的基于时空混沌的单向Hash函数构造方法。首先根据Lyapunov指数谱确定CML中参数的取值,然后用线性变换后的消息来更改CML的状态,并通过迭代来扩散消息中每个字节对CML状态的影响,Hash值从最终的CML状态中抽取。研究结果表明,该方法具有很好的单向性、弱碰撞性、初值敏感性和灵活性以及更高的计算效率。
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关键词
时空混沌
HASH函数
耦合映像格子
LYAPUNOV指数谱
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Keywords
Spatiotemporal chaos, Hash function, Coupled map lattice, Lyapunov exponent sectrum
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分类号
O415.5
[理学—理论物理]
TN918.2
[电子电信—通信与信息系统]
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题名嵌套删失数据期望最大化的高斯混合聚类算法
被引量：5
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作者
余海燕
陈京京
邱航
王永
王若凡
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机构
重庆邮电大学电子商务与现代物流重庆市重点实验室
电子科技大学计算机科学与工程学院
电子科技大学大数据研究中心
天津职业技术师范大学信息技术工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1302-1314,共13页
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基金
国家自然科学基金(71601026,61601331,71571105)
重庆市产业类重大主题专项(cstc2017zdcy-zdzxX0013)
+1 种基金
四川省重点研发项目(2018SZ0114,2019YFS0271)
天津市自然科学基金青年项目(18JCQNJC04700)资助。
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文摘
针对聚类问题中的非随机性缺失数据,本文基于高斯混合聚类模型,分析了删失型数据期望最大化算法的有效性,并揭示了删失数据似然函数对模型算法的作用机制.从赤池弘次信息准则、信息散度等指标,比较了所提出方法与标准的期望最大化算法的优劣性.通过删失数据划分及指示变量,推导了聚类模型参数后验概率及似然函数,调整了参数截尾正态函数的一阶和二阶估计量.并根据估计算法的有效性理论,通过关于得分向量期望的方程得出算法估计的最优参数.对于同一删失数据集,所提出的聚类算法对数据聚类中心估计更精准.实验结果证实了所提出算法在高斯混合聚类的性能上优于标准的随机性缺失数据期望最大化算法.
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关键词
高斯混合聚类
删失数据
期望最大化算法
截尾正态函数
二阶估计量
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Keywords
Gaussian mixture clustering
censored data
expectation-maximization
truncated normal function
second order moment
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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