简介:本文基于多目标规划理论和数据拟合法,提出了一种求解多目标规划的新方法,实现了决策者与系统的信息交通及对规划过程的参与。
简介:在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.
多目标规划数值建模交互优化方式研究
基于神经网络的滑动式验证码人机识别研究