【摘 要】
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目的 为了提高网络敏感信息过滤能力,提出基于K近邻分类算法的网络敏感信息自动过滤方法.方法 采用混合云构架技术对网络敏感信息云存储结构进行分析,根据敏感信息结构特征建立信息特征融合和空间特征压缩模型,采用自相关特征匹配方法实现对网络敏感信息滤波和特征点标定,通过模糊度检测和云融合技术实现对信息的融合处理,采用K近邻分类算法构建网络敏感信息聚类和网格分块重组模型,实现对网络敏感信息自动过滤.结果 仿真结果表明,该方法的网络敏感信息检测精度始终保持在90％以上,检测精度较高,且网络敏感信息过滤的吞吐量较高.结
【机 构】
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安徽工业经济职业技术学院,安徽 合肥 230001
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目的 为了提高网络敏感信息过滤能力,提出基于K近邻分类算法的网络敏感信息自动过滤方法.方法 采用混合云构架技术对网络敏感信息云存储结构进行分析,根据敏感信息结构特征建立信息特征融合和空间特征压缩模型,采用自相关特征匹配方法实现对网络敏感信息滤波和特征点标定,通过模糊度检测和云融合技术实现对信息的融合处理,采用K近邻分类算法构建网络敏感信息聚类和网格分块重组模型,实现对网络敏感信息自动过滤.结果 仿真结果表明,该方法的网络敏感信息检测精度始终保持在90％以上,检测精度较高,且网络敏感信息过滤的吞吐量较高.结论 可以有效提升网络敏感信息过滤能力,实际应用效果好.
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为了给当地人民提供防灾减灾的科学依据,划分出了本区地质灾害的高易发区、中易发区和低易发区.通过对长武县地质灾害的调查分析,总结了长武县地质灾害类型特征及各种诱发因素.实地调查与总结分析长武县地质灾害类型有滑坡、地面塌陷、崩塌等,其中以崩塌为主,地质灾害高易发区总面积49.89 km2,占全区面积的8.8％.通过野外调查分析,对该区的地质灾害形成条件和发育分布规律形成了全面系统的认识,为今后的治理提供了科学依据.
目的 为了提高体育运动损伤超声医学的检测识别能力,提出基于局部特征的体育运动损伤超声医学图像分割方法,展开对体育运动损伤超声医学检测识别能力的研究.方法 建立体育运动损伤超声医学图像分割模型,利用运动骨骼肌分块匹配技术对体育运动损伤超声医学图像的信息进行增强处理,提取图像特征,通过CT亮点特征透射分析体育运动损伤超声医学图像的特征细节,结合深度卷积神经网络训练方法对提取的体育运动损伤点进行体育运动损伤超声医学图像自动探测,实现体育运动损伤超声医学图像分割.结果 仿真结果表明,采用该方法进行体育运动损伤超声
目的 个性化推荐是基于统计理论与机器学习算法的一项重要技术手段,将其应用到高等教育领域,有助于解决大学生在选课时存在的随意性和盲目性问题.方法 构建一个基于item协同过滤算法的学生选课推荐系统,并用编程语言对算法进行实践.同时,在全校范围内抽选2个专业共计60名同学进行系统试用,并调查相关学生的使用反馈.结果 56名同学对课程推荐结果十分满意,4名同学比较满意.结论 基于item协同过滤算法的学生选课推荐算法,存在可以进一步推广的潜力.构建基于该算法的学生选课推荐系统,有助于学生实现对课程的优化匹配,也
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