分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 穿戴式跌倒检测中老年人特征属性过多会造成维数灾难,影响后续跌倒检测精度。针对此问题,首先采用时域分析法提取初始特征向量集,然后用提出的改进核主成分分析算法(IKPCA)对特征向量进行降维,从而获得优质的特征向量集,使得后续的分类具有更好的效果。IKPCA算法首先利用I-RELIEF算法对初始特征向量集进行特征选择,然后计算跌倒特征向量的信息度量和相似度度量,最后根据跌倒特征向量的相似度度量剔除无效的跌倒特征向量。IKPCA算法不但保持核主成分分析算法(KPCA)较好的降维能力,而且扩充了较好的分类能力。利用真实的数据集进行实验,对比分析表明,相比其他算法,IKPCA算法能够得到更优质的特征向量数据集。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于Shamir(n,t)秘密共享方案,提出一个新的门限秘密共享方案。利用n阶矩阵的特征方程具有重根的特点,实现了不同集合中参与者的秘密共享。同一参与集合所对应的次主密钥是相同的,即特征值是相同的,将同一个特征值所对应的不同特征向量作为子密钥,分发给同一参与集合的参与成员。而且利用黑盒子,同一集合内部成员可以验证自己手中的子密钥的真实性,从而达到了防欺诈的目的。分析结果表明,本方案是安全的理想秘密共享方案。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为了提高卷积神经网络对图像分类的正确率,对网络结构进行研究,提出了多模型融合卷积神经网络。通过提取单个模型的输出特征向量,进行融合后得到新的输出特征向量,再搭建单层分类器进行图像分类,提高分类准确率。将单个模型与多模型融合的分类准确率进行比较,多模型融合卷积神经网络的分类准确率有所提高。并分析了卷积神经网络最后一层全连接层的权值分布,发现同一模型在不同数据集上权值分布曲线相似,分类效果好的网络模型其权值分布曲线更平缓。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 跨站脚本是一种常见的针对Web应用程序安全的漏洞攻击方式。恶意用户利用漏洞将恶意脚本注入网页之中,当用户浏览该网页时,便会触发脚本,导致攻击行为产生。为此,针对各种变形跨站脚本攻击难以检测问题,对一种基于正则表达式和支持向量机的递归特征消去算法(RE-SVM-RFE)进行了研究。首先采用正则表达式匹配算法,为训练集选择有代表性的特征,即对数据预处理;再利用RE-SVM-RFE特征选择算法选择出最优特征,再对具有攻击性的关键词进行特征排序;最后通过总结特征关键字的出现频率,发现频率越高漏洞存在可能性越大。实验结果表明,数据经过RE-SVM-RFE递归特征消去算法选择之后的SVM特征,预测的准确率更高,敏感度和特异度也更好,该算法能够有效地检测出跨站脚本漏洞。