《表2 不同识别情景下的类别识别准确率》

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《结合特征选择与集成学习的密码体制识别方案》

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实验利用2.2节中的算法对各类具体识别情景进行特征选择，结果如图4所示。可以看出，在不同识别情景下，每种字符对识别任务的权重存在差异。因此，根据每种识别情景中的字符权重重新提取密文特征，实验结果如表2所示。可以看出，在两类情景中基本可实现准确识别，在三类情景中，识别准确率也高于随机分类的准确率，在改变不同参数设置的3种情景中，由于待识别密码体制数量的减少，因此整体好于三类情景的情况，且熵与最大熵作为加工函数时要好于基尼系数。