基于隱私保護的電解鋁生產決策方法 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:wwei | |
文檔大小:2092 K | |
標簽: 電解鋁 LSTM ;隱私保護 | |
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文檔介紹:在電解鋁生產過程中,傳統的人工控制決策方式已經難以適應現代鋁電解生產要求,當下深度學習算法處理此類時間序列數據得到廣泛應用,決策是否高效影響鋁電解槽的穩定運行和高效產出鋁。同時,數據隱私問題也不容忽視,隱私安全既影響電解鋁生產過程又影響其正常使用,誤用、濫用數據挖掘可能導致用戶數據特別是敏感信息的泄露,而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。針對以上問題,提出一種利用改進LSTM模型結構結合優化ElGamal算法的電解鋁決策方法:首先針對數據隱私問題提出了優化后的ElGamal算法;再針對電解鋁數據特性改進LSTM模型結構與優化ElGamal算法的雙結合。實驗結果表明,本方法可以在保證決策隱私安全的情況下,性能優于傳統方法,在實際情況中有參考的價值。 | |
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