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1.
由于缺乏有效的信用管理机制,对等网络节点间存在着大量的欺诈行为,从而严重影响了整个网络的服务质量.本文在已有模型的基础上提出了一种对等网络信用模型,它把节点共享内容的相似度作为信用评估的重要因素,节点可以根据交易经验自适应地调整与邻居节点的连接,从而提高下载服务的质量.模拟实验结果表明,该模型能够有效处理节点的恶意行为,并且具有良好的扩展性和较低的运行开销.  相似文献   
2.
针对视频监控中人群异常行为检测方面存在的实时性和准确性问题,本文基于金字塔LK光流法提出一种动态帧间间隔更新的人群异常行为检测的方法. 该算法通过提取的人群运动信息来动态更新帧间间隔,接着以该帧间间隔来检测人群运动信息. 这样,算法不仅保留了原算法在检测人群运动信息方面优点,且有效提高了算法的运行效率. 最后,该算法通过获取的人群运动矢量交点密集度及能量信息来识别人群异常行为. 对多个视频进行测试,测试结果表明,该算法能够以较高正确率识别视频中人群的异常行为,同时还有效提高了算法的运行速度.  相似文献   
3.
情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.  相似文献   
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