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周循

作品数:3 被引量:6H指数:2
供职机构:合肥工业大学更多>>
发文基金:安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇数据挖掘
  • 1篇零知识
  • 1篇零知识证明
  • 1篇领域知识
  • 1篇基于椭圆曲线

机构

  • 3篇合肥工业大学
  • 1篇安徽建筑工业...

作者

  • 3篇周循
  • 1篇张润梅
  • 1篇孟彦
  • 1篇胡学钢
  • 1篇侯整风
  • 1篇昂东宇
  • 1篇张晶

传媒

  • 1篇合肥工业大学...
  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 2篇2008
  • 1篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于椭圆曲线的单轮零知识证明方案被引量:3
2007年
零知识证明在信息安全领域有着很广泛的应用前景。然而传统的零知识证明方案为了保证方案的正确性需要多轮的迭代,大大增加了交互双方的通信量,使得方案往往不适合实际应用。提出了一种单轮零知识证明的方案,在保证方案正确性、完全性和零知识性的同时将方案运行的迭代次数降低到1,最大程度地减少了方案的通信量。同时将零知识证明扩展到了椭圆曲线上的离散对数问题,提高了方案的安全性。最后给出了构造单轮零知识方案的一个必要条件。
孟彦侯整风昂东宇周循
关键词:零知识证明
基于多重多层次关系的分类属性泛化研究被引量:2
2008年
文章针对具有多重多层次的属性泛化问题构建了MRML泛化模型,并应用于分类规则的学习,提出一种基于MRML泛化关系的分类规则泛化学习方法(CG-DK);该方法根据具体发现任务的需求和当前实际数据库的内容,通过误分类率的控制,在挖掘的过程中选择最紧凑的泛化层次和路径对属性进行泛化,以得到符合用户个性化要求的优化的分类规则;实验表明了该方法的有效性。
胡学钢周循张晶张润梅
关键词:数据挖掘
基于领域知识的面向分类的属性泛化研究
数据规模的急剧增长使得数据挖掘越来越重要。当前的数据挖掘方法对数据的取值基本上是单一层次的,而实际领域中数据的取值可能随着用户的任务需求而需要进行适当的层次变换。由于现实中领域知识的丰富性及复杂性,可能有不同的层次变换方...
周循
关键词:领域知识数据挖掘
文献传递
共1页<1>
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