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　　于 基于 Merkle 哈希树的异构通信网络数据异常值概率识别算法 基于 Merkle 哈希树的异构通信网络数据异常值概率识别算法 摘要： 数据异常识别在异构通信网络中有非常重要的应用。本文提出了一种基于 Merkle 哈希树的数据异常值概率识别算法。该算法通过将数据分解为多个数据块的方式，并对每个数据块使用 Merkle 哈希树进行哈希计算，最终得出数据的可信度和异常值概率。实验表明，本文提出的算法可以有效地识别数据异常值。 关键词：Merkle 哈希树；异构通信网络；数据异常值；概率识别算法 引言： 异构通信网络是由多种不同类型的通信网络组成的网络。这些网络...

　　于 基于 Merkle 哈希树的异构通信网络数据异常值概率识别算法 基于 Merkle 哈希树的异构通信网络数据异常值概率识别算法 摘要： 数据异常识别在异构通信网络中有非常重要的应用。本文提出了一种基于 Merkle 哈希树的数据异常值概率识别算法。该算法通过将数据分解为多个数据块的方式，并对每个数据块使用 Merkle 哈希树进行哈希计算，最终得出数据的可信度和异常值概率。实验表明，本文提出的算法可以有效地识别数据异常值。 关键词：Merkle 哈希树；异构通信网络；数据异常值；概率识别算法 引言： 异构通信网络是由多种不同类型的通信网络组成的网络。这些网络之间可能存在互通，但各自的技术协议、传输方式和协议等不尽相同。由于异构通信网络的存在，数据异常值的识别成为了备受关注的问题。数据异常值指的是因为各种因素导致数据发生了变化，不符合原来的正常数据的情况。例如，在传感器网络中，由于环境的变化或设备故障等原因，传感器可能会上报异常的数据。在无线传感器网络的应用中，数据异常的识别更是至关重要，因为这些数据可能成为对网络的攻击的一种方式。 因此，在异构通信网络中，需要一种有效的数据异常值识别算法。本文提出了一种基于 Merkle 哈希树的概率识别算法。该算法通过将数据分解为多个数据块，并对每个数据块使用 Merkle 哈希树进行哈希计算，最终得出数据的可信度和异常值概率。该算法在保证安全的同时，能够有效地识别数据异常值。