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摘要
为了提高网络敏感信息的检测和过滤能力,提出基于改进深度学习的网络敏感信息快速过滤方法.构建网络敏感信息的数据存储结构模型,利用量化参数分析以及显著性检测的方法进行网络敏感信息采集,然后通过多尺度特征分解方法实现对网络敏感信息的信息融合,结合自相关融合聚类分析提取网络敏感信息的边缘分布特征量,实现网络敏感信息特征检测优化.在此基础上提取网络敏感信息数据的包络参数,通过改进深度学习方法实现对网络敏感信息的快速检测和快速过滤.仿真结果表明,采用该方法进行网络敏感信息过滤的可靠性较高,过滤收敛性水平较高,提高了网络敏感信息过滤能力.
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单位辽宁民族师范高等专科学校
