学术报告:社群物联网中一种基于高斯核函数的非线性多元灰色信任预测模型(INFOCOM2019 Accepted)
发布时间: 2018-12-10 浏览次数: 13
 

报告人夏辉,1986年出生博士博士后副教授入选青岛大学青年卓越人才20136月毕业于山东大学计算机科学与技术学院现任教于青岛大学主要研究领域为社群物联网车载网物联网安全无线网络与信息安全。2012年以来以第一作者身份在上述研究领域的国内外高水平期刊及会议上发表及录用论文31其中IEEE Trans系列期刊3,CCF推荐SCI期刊论文9,CCF推荐会议论文5国内A类学术期刊论文4获得国家发明专利25年内主持包括国家自然科学基金面上项目等纵向有资项目10

报告题目社群物联网中一种基于高斯核函数的非线性多元灰色信任预测模型(INFOCOM2019 Accepted)

报告时间:20181211日下午310

报告地点机电楼A407会议室

MOTIVATION: 信任预测是评估节点信任值的关键精确的信任预测模型能够降低对节点误判的风险有效地选择可信的节点作为数据传输的中继并将不可信的恶意节点排除网络虽然传统的一些信任预测模型如马尔可夫预测层次分析法神经网络预测等能够进行较为精确的预测但是所需样本数据较大对于小样本的信任预测预测误差偏高因此本文采用了灰色预测的思想在信任值样本较少时仍然能够对信任值进行精确预测

MAIN IDEA: 不同于传统的灰色预测模型GM(1,1),本文提出的预测模型在预测时不仅使用历史信任值作为样本而且考虑到了所有影响信任值的其他因素如交易量交易频率等将信任值及影响信任值的其他因素共同作为预测的样本