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针对物联网云存储数据伪装不良信息隐蔽性造成的信息量预处理困难、深层次语义理解不准确和样本不均衡等问题,提出了一种基于B-ISVM(Boundary-Incremental SVM)算法的物联网云存储数据不良信息检测算法。在该算法中,首先采取基于均值和标准差的K均值初始聚类分析对云存储数据信息量进行样本空间训练分类;然后将所有样本类进行欧氏距离遍历计算,得到类间子聚类中心距离矩阵和各聚类中心的邻界子聚类区;再通过信息量伪装与筛选原理进行云存储信息真伪筛选,以不良信息在伪信息中发生的概率为指数、以数据安全度阂值和不良伪装信息模板向量集的相似度阂值为指标,对云存储信息量进行识别;最后进行增量模式学习,得到各分类样本最终的最优分类超平面,并将各类检测出的不良伪装信息进行输出。系统测试证明,该算法能快速有效地对物联网云存储数据中的伪装信息进行检测。 相似文献
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Impact of the discrete dopants on device performance is crucial in determining the behavior of nanoscale semiconductor devices. Atomistic quantum mechanical device simulation for studying the effect of discrete dopants on device's physical quantities is urgent. This work explores the physics of discrete-dopant-induced characteristic fluctuations in 16-nm fin-typed field effect transistor (FinFET) devices. Discrete dopants are statistically positioned in the three-dimensional channel region to examine associated carrier's characteristic, concurrently capturing “dopant concentration variation” and “dopant position fluctuation”. An experimentally validated quantum hydrodynamic device simulation was conducted to investigate the potential profile and threshold voltage fluctuations of the 16-nm FinFET. Results of this study provide further insight into the problem of fluctuation and the mechanism of immunity against fluctuation in 16-nm devices. 相似文献
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There are several numerical methods for calculation of electric fields but they need some sort of experience and trial and error to get the correct solution. A genetic algorithm (GA) based approach is used to eliminate the need for the experience and to save time and effort spent in the trial and error. Two enhancement techniques, namely, Refreshment Method and No-Twins Method, are used with the GA operators to improve the performance of the GA in assessment of high voltage fields. The performance of these two enhancement techniques has been studied for computing the electrostatic field in high voltage applications. 相似文献