【摘 要】
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为了提高网络信息的安全性，引进决策树算法，设计基于决策树算法的网络信息安全威胁识别方法。提取网络信息属性，获取数据的划分规则，从决策树的根节点开始执行构造行为，进而生成可用于识别威胁源端的决策树；将测试样本数据集合中的数组作为依托，对数据生成中影响决策树稳定性的数据或信息作为初步生成规则，以此将决策树中的数据集合进行冗余值删除处理，实现基于决策树剪枝处理的网络信息分类处理；根据检测到的攻击路径识别
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为了提高网络信息的安全性，引进决策树算法，设计基于决策树算法的网络信息安全威胁识别方法。提取网络信息属性，获取数据的划分规则，从决策树的根节点开始执行构造行为，进而生成可用于识别威胁源端的决策树；将测试样本数据集合中的数组作为依托，对数据生成中影响决策树稳定性的数据或信息作为初步生成规则，以此将决策树中的数据集合进行冗余值删除处理，实现基于决策树剪枝处理的网络信息分类处理；根据检测到的攻击路径识别攻击的源端，实现识别网络信息安全威胁。实验表明，相比传统方法，设计的识别方法，可以在确保威胁识别具有时效性的基础上，提升信息安全威胁识别结果的准确率，准确率最高达到100.0%，远高于传统方法。
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河北省是两熟区夏播大豆生产的重要省份，大豆机械化收获多采用一般谷物联合收获机进行。切割器是联合收获机上的重要工作部件，其性能的好坏对工作质量有很大影响。由于夏播大豆收获季节性强，时间紧，工作强度大，作业过程中收获机容易出现割刀堵塞、切割速度减慢、作物割不断、连根拔起或中间有一行漏割等问题，影响收割质量和作业效率，降低了割刀使用寿命及安全性，一定程度上影响了机手的经济收益。因此，分析了大豆联合收获机
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