一种边缘设备动态信任度的评估模型

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面向边缘计算环境中设备信任度评估的准确性和时间开销等问题,提出一种边缘设备动态信任度评估模型—DTEM。首先,利用时间退化因子表达直接信任度时效性,引入满意度函数修正贝叶斯方程,并结合激励机制评估边缘设备间的直接信任度。其次,利用改进的灰关联分析法确定指标权重,解决了间接信任度评估过程中推荐设备权重的问题。最后,通过信息熵融合直接信任度和间接信任度得出设备综合信任值,同时利用动态更新因子,动态更新综合信任值。仿真分析表明,相比RFSN模型,DTEM在检测恶意设备中误检率平均降低5.7%,设备间交互成功率平
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针对LSTM-CNN网络模型接收句子输入训练时间长、处理较长文本时效率低下问题,提出了一种基于跳转的LSTM-CNN模型。新的模型首先在读取文本序列时进行跳转判断,即在每一步中,利用两层感知机从前向序列、后向序列和当前单词中提取信息,确定是否跳过当前单词。然后利用LSTM分析跳转后的序列语义以及提取其特征,在CNN模型进一步提取局部特征。最后合并到较小的维度,并以正或负标签输出。相比基于LSTM-
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