高相似度英语词语自主选取系统设计

针对传统的基于支持向量机的高相似度英语词语自主选取系统一直存在选取效果差、精度低的问题,提出一种基于数据挖掘的高相似度英语词语自主选取系统设计方法。首先根据英语词语的相似度概念,计算出两个英语词语义项的最短路径与其距离最近的公共父节点之间的深度。利用数据挖掘法将英语词语文本特征选择转换为一个多目标优化问题;然后以英语词语特征维数最少、分类正确率相对最高为选取标准,采用蚁群算法找到英语词语的最优特征子集;最后通过建立神经网络分类器完成高相似度英语词语自主选取系统设计。实验结果证明,所提方法可以精确地选取出高相似度英语词语,且选取时间较短,实用性广泛。

自主选取子密钥的动态门限秘密共享体制

利用一类特殊多项式构造了一种(k,n)-门限体制。该体制能够由成员自主地选择子密钥,因此在应用上更加灵活方便。而且在系统更新时,增删成员时,无须更改子密钥,因此每个成员的子密钥可以多次使用。另外该方案又是可验证的,从而可以有效的阻止来自系统内部和外部的攻击,提高了系统的实用性。

一类高效的动态门限秘密共享体制

将Shamir(k,n)-门限体制逆用,笔者构造了一类新的动态门限体制。该体制结构简单,易于实现。而且在系统更新时、删减成员时,仅需更新一些公开信息,因此效率更高。另外该方案可以有效的阻止来自系统内部和外部的攻击,因此提高了系统的实用性。同时该体制能够由每个成员自主选择子密钥,所以在应用上更加灵活方便。