【摘 要】
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对网络分层信息泄露点的检测,能够有效预防网络的突发攻击时间。对分层信息泄露点的快速检测,需要计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现信息的去噪和特征提取,完成分层信息泄露点的快速检测。传统方法利用动态数据直方图,对各维度空间簇进行计算,但忽略了对信息的去噪等预处理,导致检测精度偏低。提出基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动
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对网络分层信息泄露点的检测,能够有效预防网络的突发攻击时间。对分层信息泄露点的快速检测,需要计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现信息的去噪和特征提取,完成分层信息泄露点的快速检测。传统方法利用动态数据直方图,对各维度空间簇进行计算,但忽略了对信息的去噪等预处理,导致检测精度偏低。提出基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取;通
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对无线网络用户资源的快速识别,能够有效提高网络用户信息的整合效率。对用户信息资源的识别,需要通过遗忘函数进行信息资源加权修正,根据修正结果对相似度进行计算,完成用户信息资源的快速识别。传统方法通过决策树对用户信息资源进行多次过滤,对网络信息的决策树进行更新,但忽略了对信息资源的加权修正。提出无线网络用户信息资源快速识别方法。将项目评分相似度和项目类别相似度结合,通过遗忘函数进行加权修正,根据加权修