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构造基于数据编码矩阵是目前利用纠错输出编码解决多类分类问题的研究重点.为此提出利用单层感知器作为学习框架,结合解码策略把输出编码矩阵各码元值映射为感知器网络中的权值,同时引入含权值取值约束的目标函数作为该网络代价函数,并对其进行学习,最终得到基于子类划分的数据编码矩阵.实验中利用人工数据集和UCI数据集并选择线性逻辑分类器作为基分类器分别进行测试,通过与几种经典编码方法比较,结果表明该编码方法能在编码长度较小情况下得到更好的分类效果. 相似文献
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当前的跨信任域认证密钥协商协议都对系统参数做了限制假设,这种假设无法满足实际网络需要,为此提出了一种基于身份的跨自治域密钥协商方案,在该方案中各个PKG可以使用完全不同的公开参数以及各自不同的PKG主密钥。在eCK模型下给出了该密钥协商方案的形式化证明,表明该方案在满足基本安全属性的基础上,还具有弱的完美前向安全性、PKG前向安全性、抗密钥泄露伪装攻击以及抗临时密钥泄露攻击等属性。与几种典型的基于身份的跨域认证密钥协商方案性能对比分析表明本方案更加安全高效。 相似文献
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