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  • 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.

  • 标签: 验证码 BP神经网络 分类 ROC曲线 人机识别
  • 简介:基于粒子输运蒙特卡罗模拟程序PHEN,建立了一种用于模拟γ射线入射闪烁晶体全响应过程的耦合输运计算方法。利用此方法对γ射线入射锗酸铋(BGO)晶体的响应过程进行了模拟计算,得到了能量为0.5-10.0MeV的γ射线在BGO晶体上的沉积能量、BGO晶体的相对灵敏度以及1MeVγ射线产生的可见光光子数分布,并将计算结果与用MCNP程序计算的结果及BGO晶体的发射光谱进行了对比分析。结果表明,用两种程序计算的沉积能量的差异小于1%,PHEN程序中经过耦合输运得到的可见光光子数分布与BGO晶体的相对发光特性符合较好,验证了本文方法的合理性和可靠性,为闪烁体探测器参数设计及优化提供了一种有效的数值模拟方法。

  • 标签: 闪烁体 蒙特卡罗 锗酸铋 PHEN 可见光