一种人工神经网络样本数据的对数螺旋线扰动方法

作者：马瑜; 宋绍云

来源：价值工程, 2013, (02): 181-182.

DOI：10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2013.02.113

• BP神经网络
• 对数螺旋线
• 数据扰动
• 收敛速度 BP neural network
• logarithmic spiral
• data perturbation
• convergence rate

通过构建面向聚类的隐私保护数据扰动模型,利用对数螺线对原始数据进行扰动隐藏,维持原始数据的邻域关系稳定,实现数据集聚类可用性的有效维护;进一步提高BP神经网络的收敛速度,并且能够有效地避免数据隐私泄露,同时维持输出结果的可用性。

• 单位
  玉溪师范学院