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对网络信息的保护,能够有效提高网络运行稳定性。对大数据环境下安全信息的优化保护,对危险信息进行标记是关键步骤,根据相关性度量函数,给出新的输出核函数,完成信息的优化保护。传统方法预测测试信息样例的类标记,建立信息类别间的映射关系,但忽略了获取信息新的输出核函数,导致信息保护效果不理想。提出基于改进Rossle混沌的网络危险信息精准标记方法。该方法先依据Rossle混沌理论获取全部信息的非线性时间序列,得到信息级联滤波传输函数,获取混沌系统参数迭代的平均长度,计算出各个信息间的平均互信函数期望值,给出