作者：王曉; 張建標(biāo); 曾志強(qiáng) 刊期：2019年第06期

針對云計(jì)算環(huán)境中單個計(jì)算節(jié)點(diǎn)可信性問題以及虛擬機(jī)遷移過程中多個節(jié)點(diǎn)間信任關(guān)系保持問題,基于我國可信計(jì)算技術(shù)的可信平臺控制模塊(trusted platform control module,TPCM)提出了一種可信虛擬執(zhí)行環(huán)境構(gòu)建方法.該方法通過將國產(chǎn)可信根TPCM虛擬化為云中的每個虛擬機(jī)生成了虛擬可信根,并將云信任鏈從物理層傳遞到虛擬層,實(shí)現(xiàn)了單個計(jì)算節(jié)點(diǎn)可信...

作者：王秀娟; 張晨曦; 唐昊陽; 陶元睿 刊期：2019年第06期

針對釣魚郵件檢測過程中提取特征數(shù)量愈加龐大,檢測效果沒有明顯提升且時間成本增加這一問題,提出了一種釣魚郵件檢測方法.該方法提出將原始的42維郵件特征轉(zhuǎn)換為2個新特征,即基于密度的特征和基于距離的特征,檢測準(zhǔn)確率最高可達(dá)99. 74%,分類時間僅需3. 39 s,是傳統(tǒng)算法的1/20.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較好的檢測效果,并且降低了時間成本.

作者：冀俊忠; 龐皓明; 楊翠翠; 劉金鐸 刊期：2019年第06期

針對正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)處理高維文本數(shù)據(jù)時文本特征表示能力不足的問題,提出了一種基于多隱層極限學(xué)習(xí)機(jī)的文本分類方法.首先,使用極限學(xué)習(xí)機(jī)自編碼器的壓縮表示對高維文本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理.然后,通過多隱層極限學(xué)習(xí)機(jī)的多隱層結(jié)構(gòu)提取出高層文本特征并通過最小二乘的方法對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類.與多個算法的實(shí)驗(yàn)對比表明,該算法在20newsgroup、Reut...

作者：郭黎敏; 藺春華; 高需; 蘇醒 刊期：2019年第06期

為了解決現(xiàn)有聚類技術(shù)難以適應(yīng)大規(guī)模空間網(wǎng)絡(luò)對象的聚類問題,提出了一種基于聚類生成圖的空間網(wǎng)絡(luò)對象聚類算法,以便降低空間網(wǎng)絡(luò)對象聚類的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度.首先,對網(wǎng)絡(luò)中的非空邊進(jìn)行概略化聚類;然后,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建聚類生成圖;最后,查找聚類生成圖的連通子圖,每個連通子圖即為一個聚類.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在保證準(zhǔn)確性的同時具有良...

作者：肖堯; 阮曉鋼; 朱曉慶; 黃靜; 董鵬飛 刊期：2019年第06期

針對動態(tài)曝光單目視覺慣導(dǎo)系統(tǒng)時間戳不同步的問題,提出了一種時間戳延遲估計(jì)方法.首先,分析傳感器曝光時間、內(nèi)部數(shù)據(jù)處理、濾波和數(shù)據(jù)傳輸?shù)炔煌蛩禺a(chǎn)生的時間延遲,并在此基礎(chǔ)上建立動態(tài)曝光時間戳延遲模型;其次,基于B-樣條曲線擬合和互相關(guān)方法得到延遲時間的粗略估計(jì),然后使用非線性優(yōu)化方法對構(gòu)造的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化以得到不同曝光時間對...