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单类支持向量机的研究进展
被引量:
20
1
作者
尹传环
牟少敏
+1 位作者
田盛丰
黄厚宽
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第12期1-5,91,共6页
单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种...
单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。
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关键词
支持向量机
单类支持向量机
分类器
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职称材料
局部支持向量机的研究进展
被引量:
9
2
作者
尹传环
牟少敏
+2 位作者
田盛丰
黄厚宽
朱莹莹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第1期170-174,189,共6页
支持向量机是一种用途广泛的分类器,标准的支持向量机在预测每个样本点的类别时使用了训练集中所有的样本信息(即全局信息),然而这种全局化的方法并不蕴含一致性。局部支持向量机的提出符合"一致性蕴含局部性"的思路。首先回...
支持向量机是一种用途广泛的分类器,标准的支持向量机在预测每个样本点的类别时使用了训练集中所有的样本信息(即全局信息),然而这种全局化的方法并不蕴含一致性。局部支持向量机的提出符合"一致性蕴含局部性"的思路。首先回顾局部支持向量机的主要思想,然后阐述各种关于局部支持向量机的改进,并提出基于协同聚类的局部支持向量机用于大规模数据集,最后对局部支持向量机进行总结。
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关键词
支持向量机
局部支持向量机
协同聚类
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职称材料
一种面向间隙核函数的快速算法
被引量:
1
3
作者
尹传环
田盛丰
牟少敏
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期875-881,共7页
间隙核是一种应用非常广泛的字符串核,在文本分类和蛋白质分类中都取得了很好的效果.本文提出了一种应用在入侵检测领域的间隙核,称为长度加权核.并且提出了一种基于后缀核的动态规划算法,能够有效计算变长度加权核.另外,本文提出了一...
间隙核是一种应用非常广泛的字符串核,在文本分类和蛋白质分类中都取得了很好的效果.本文提出了一种应用在入侵检测领域的间隙核,称为长度加权核.并且提出了一种基于后缀核的动态规划算法,能够有效计算变长度加权核.另外,本文提出了一种位并行算法,能够加速定长度加权核的计算.实验表明在满足位并行的条件下这种快速算法比现有的几种计算间隙核的算法更为快速,而且应用在入侵检测中能够取得较好的效果.
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关键词
核方法
字符串核
间隙核
位并行
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职称材料
基于循环神经网络的通信卫星故障检测
被引量:
9
4
作者
刘云
尹传环
+2 位作者
胡迪
赵田
梁宇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第2期227-232,共6页
随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传...
随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传统机器学习算法进行检测的研究也仅能检测出数量特征上的故障。针对传统的机器学习算法难以有效学习遥测数据趋势变化的问题,文中提出了基于长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的阈值化方法。通过LSTM预测模型来学习卫星遥测数据的趋势变化,同时以最大化相关系数与F1分数的方式为多维遥测数据的故障判定确定合适的阈值,此方式能够有效地通过卫星遥测数据的趋势变化来判断故障。实验数据采用某航天机构提供的时长为2年的24维通信卫星遥测数据,其核心模型LSTM网络在NVIDIA Corporation GP102[TITAN Xp]上训练,最终整体模型的准确率为99.34%,查准率为81.93%,查全率为94.62%。同时,与传统机器学习算法以及基于LSTM的非阈值方法进行对比,该模型的精度明显更高。实验结果表明,LSTM网络能够高效地学习到卫星遥测数据的趋势变化特征;同时,采用合适的方法选定阈值,能够有效地检测出通信卫星发生的故障,在很大程度上成功地解决航天领域中通信卫星的故障检测难题。
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关键词
遥测数据
故障检测
机器学习
长短时记忆网络
阈值化
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职称材料
机器学习置信度机制研究综述
被引量:
5
5
作者
蒋方纯
田盛丰
尹传环
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期111-117,共7页
置信的机器学习一直是机器学习领域研究不可或缺的部分与目标.根据置信度形成的机制与方法,将机器学习的置信度机制分为3类.本文分别阐述了3类机制的基本原理、实现方法和最新的研究进展,并在此基础上对3类置信度机制进行了比较分析.最...
置信的机器学习一直是机器学习领域研究不可或缺的部分与目标.根据置信度形成的机制与方法,将机器学习的置信度机制分为3类.本文分别阐述了3类机制的基本原理、实现方法和最新的研究进展,并在此基础上对3类置信度机制进行了比较分析.最后,讨论了存在的问题,指出了研究的方向.
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关键词
置信机器
置信度机制
置信度
可信性
机器学习
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职称材料
基于协同聚类的多核学习
被引量:
4
6
作者
牟少敏
田盛丰
尹传环
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期10-13,共4页
针对实际应用中经常出现的异类数据源,采用多核学习的支持向量机受到关注.然而随着核函数数量的增多,计算量也随之大大增加.为了解决这一问题,该提出了一种利用协同聚类对多核支持向量机的训练数据进行简化的方法,可以减少支持向量机的...
针对实际应用中经常出现的异类数据源,采用多核学习的支持向量机受到关注.然而随着核函数数量的增多,计算量也随之大大增加.为了解决这一问题,该提出了一种利用协同聚类对多核支持向量机的训练数据进行简化的方法,可以减少支持向量机的数目,从而减少计算量.实验结果显示,提出的方法可以提高多核支持向量机的效率,同时还不会影响分类精度.
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关键词
协同聚类
多核学习
核函数
支持向量机
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职称材料
一种改进的局部支持向量机算法
被引量:
4
7
作者
朱莹莹
尹传环
牟少敏
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第2期91-95,共5页
局部支持向量机是一种用途广泛的分类器,无论在理论研究还是实际应用方面,局部支持向量机都受到越来越多的关注。目前,许多传统的局部支持向量机算法都存在一个问题,即模型中样本比例失衡,导致无法提高分类精度。在加权支持向量机的启发...
局部支持向量机是一种用途广泛的分类器,无论在理论研究还是实际应用方面,局部支持向量机都受到越来越多的关注。目前,许多传统的局部支持向量机算法都存在一个问题,即模型中样本比例失衡,导致无法提高分类精度。在加权支持向量机的启发下,提出了将加权思想应用在局部支持向量机Falk-SVM中的WFalk-SVM算法,并通过实验分析验证了WFalk-SVM的可行性及其有效性,最后对WFalk-SVM算法进行分析总结。
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关键词
支持向量机
局部支持向量机
Falk-SVM
WFalk-SVM
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职称材料
深度强化学习中状态注意力机制的研究
被引量:
10
8
作者
申翔翔
侯新文
尹传环
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期317-322,共6页
虽然在深度学习与强化学习结合后,人工智能在棋类游戏和视频游戏等领域取得了超越人类水平的重大成就,但是实时策略性游戏星际争霸由于其巨大的状态空间和动作空间,对于人工智能研究者来说是一个巨大的挑战平台,针对Deepmind在星际争霸...
虽然在深度学习与强化学习结合后,人工智能在棋类游戏和视频游戏等领域取得了超越人类水平的重大成就,但是实时策略性游戏星际争霸由于其巨大的状态空间和动作空间,对于人工智能研究者来说是一个巨大的挑战平台,针对Deepmind在星际争霸Ⅱ迷你游戏中利用经典的深度强化学习算法A3C训练出来的基线智能体的水平和普通业余玩家的水平相比还存在较大的差距的问题。通过采用更简化的网络结构以及把注意力机制与强化学习中的奖励结合起来的方法,提出基于状态注意力的A3C算法,所训练出来的智能体在个别星际迷你游戏中利用更少的特征图层取得的成绩最高,高于Deepmind的基线智能体71分。
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关键词
深度学习
强化学习
注意力机制
A3C算法
星际争霸Ⅱ迷你游戏
智能体
微型操作
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职称材料
依特征频率的安卓恶意软件异常检测的研究
被引量:
7
9
作者
张玉玲
尹传环
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期168-173,共6页
Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正...
Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正常样本比例不平衡。为了有效应对上述问题,提出了Droid-Saf框架,框架中提出了一种挖掘数据隐含特征的数据处理方案;把样本特征包含的隐藏信息当作新的特征;建模时将样本特征融入算法当中,建立动态的松弛变量。应用静态分析方法反编译apk,用改进的svdd单分类器分类,克服了恶意软件检测系统中非正常软件收集困难的不足,降低了异常检测的漏报率和误判率。实验结果验证了该算法的有效性和适用性。
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关键词
安卓系统
恶意软件
数据挖掘
异常检测
SVDD
隐含特征
单分类器
特征频率
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职称材料
基于支持向量数据描述的报警融合方法
被引量:
1
10
作者
曹薇薇
尹传环
牟少敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第19期125-128,137,共5页
报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节,然而不同的攻击类型具有不同的数据特点,统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法,并且结合模拟退火的思想,根据不同的攻击类型,选择适合它的...
报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节,然而不同的攻击类型具有不同的数据特点,统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法,并且结合模拟退火的思想,根据不同的攻击类型,选择适合它的属性和核参数,剔除冗余特征,避免样本不均衡产生的影响,通过局部检测、数据融合以及最终的决策分析,提高了报警的检测率,降低了漏报率。通过KDD99数据集对提出的方法进行了验证。
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关键词
支持向量数据描述
模拟退火
报警融合
检测率
漏报率
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职称材料
基于分类的中文文本摘要方法
被引量:
8
11
作者
庞超
尹传环
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第1期144-147,178,共5页
是自然语言处理领域中一项重要的研究内容,根据实现方式的不同其分为摘录式和理解式,其中理解式文摘是基于不同的形式对原始文档的中心内容和概念的重新表示,生成的文摘中的词语无需与原始文档相同。提出了一种基于分类的理解式文摘模...
是自然语言处理领域中一项重要的研究内容,根据实现方式的不同其分为摘录式和理解式,其中理解式文摘是基于不同的形式对原始文档的中心内容和概念的重新表示,生成的文摘中的词语无需与原始文档相同。提出了一种基于分类的理解式文摘模型。该模型将基于递归神经网络的编码-解码结构与分类结构相结合,并充分利用监督信息,从而获得更多的摘要特性;通过在编码-解码结构中使用注意力机制,模型能更精确地获取原文的中心内容。模型的两部分可以同时在大数据集下进行训练优化,训练过程简单且有效。所提模型表现出了优异的自动摘要性能。
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关键词
递归神经网络
注意力机制
文本摘要
文本分类
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职称材料
基于SVM的安卓恶意软件检测
被引量:
4
12
作者
张玉玲
尹传环
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017年第1期42-47,共6页
为了有效检测恶意软件,减少恶意软件对安卓平台的安全造成的威胁,在对现有数据集分析研究的基础上,提出概率统计和特征抽取两种策略,分别用这两种策略对提取的特征进行降维处理,减少不确定性数据,再用线性支持向量机(support vector Mac...
为了有效检测恶意软件,减少恶意软件对安卓平台的安全造成的威胁,在对现有数据集分析研究的基础上,提出概率统计和特征抽取两种策略,分别用这两种策略对提取的特征进行降维处理,减少不确定性数据,再用线性支持向量机(support vector Machine,SVM)分类,模型训练时间缩短为原来的16.7%,并且检测未知恶意软件的准确率明显提高。将该降维策略在其他常用算法上进行试验,结果表明改进后的数据有助于提高这些算法的分类准确率。
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关键词
安卓恶意软件
SVM
概率统计
特征抽取
降维
原文传递
一种基于聚类的快速局部支持向量机算法
被引量:
1
13
作者
浩庆波
牟少敏
+2 位作者
尹传环
昌腾腾
崔文斌
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2015年第1期13-18,共6页
为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度,提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类,使用聚类生成的样本中心点集代替样本,使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树...
为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度,提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类,使用聚类生成的样本中心点集代替样本,使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树皮图像数据集上对本研究算法的有效性进行测试。实验结果表明,本研究提出的算法在分类精度和效率上具有一定的优势。
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关键词
局部支持向量机
k最近邻
K均值聚类
核函数
分类
纹理特征
原文传递
题名
单类支持向量机的研究进展
被引量:
20
1
作者
尹传环
牟少敏
田盛丰
黄厚宽
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第12期1-5,91,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61105056)
中央高校基本科研业务费专项资金
+1 种基金
山东农业大学青年科技创新基金项目(No.200923647)
北京交通大学科技基金(No.2007RC066)
文摘
单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。
关键词
支持向量机
单类支持向量机
分类器
Keywords
Support Vector Machine
One-Class Support Vector Machine
classifier
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
局部支持向量机的研究进展
被引量:
9
2
作者
尹传环
牟少敏
田盛丰
黄厚宽
朱莹莹
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第1期170-174,189,共6页
基金
国家自然科学基金(61105056)
中央高校基本科研业务费专项资金
+1 种基金
山东农业大学青年科技创新基金项目(200923647)
北京交通大学科技基金(2007RC066)资助
文摘
支持向量机是一种用途广泛的分类器,标准的支持向量机在预测每个样本点的类别时使用了训练集中所有的样本信息(即全局信息),然而这种全局化的方法并不蕴含一致性。局部支持向量机的提出符合"一致性蕴含局部性"的思路。首先回顾局部支持向量机的主要思想,然后阐述各种关于局部支持向量机的改进,并提出基于协同聚类的局部支持向量机用于大规模数据集,最后对局部支持向量机进行总结。
关键词
支持向量机
局部支持向量机
协同聚类
Keywords
Support vector machine
Local support vector machine
Cooperative clustering
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种面向间隙核函数的快速算法
被引量:
1
3
作者
尹传环
田盛丰
牟少敏
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第5期875-881,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60442002)
北京交通大学科技基金(No.2004SM010)
文摘
间隙核是一种应用非常广泛的字符串核,在文本分类和蛋白质分类中都取得了很好的效果.本文提出了一种应用在入侵检测领域的间隙核,称为长度加权核.并且提出了一种基于后缀核的动态规划算法,能够有效计算变长度加权核.另外,本文提出了一种位并行算法,能够加速定长度加权核的计算.实验表明在满足位并行的条件下这种快速算法比现有的几种计算间隙核的算法更为快速,而且应用在入侵检测中能够取得较好的效果.
关键词
核方法
字符串核
间隙核
位并行
Keywords
kemel methods
string kemels
gapped kernels
bit-parallel technique
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于循环神经网络的通信卫星故障检测
被引量:
9
4
作者
刘云
尹传环
胡迪
赵田
梁宇
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
中国空间技术研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第2期227-232,共6页
基金
中央高校基本科研业务费(2018JBZ006)~~
文摘
随着现代航天事业的飞速发展,通信卫星的结构日益复杂,其故障也逐渐增多,通信卫星的故障检测已成为当前航天领域关注的重点问题。目前,各大航天机构对故障的检测仍以简单的上下限阈值检测为主,只能检测出少部分特定的故障。早期利用传统机器学习算法进行检测的研究也仅能检测出数量特征上的故障。针对传统的机器学习算法难以有效学习遥测数据趋势变化的问题,文中提出了基于长短时记忆(Long Short-term Memory,LSTM)网络的阈值化方法。通过LSTM预测模型来学习卫星遥测数据的趋势变化,同时以最大化相关系数与F1分数的方式为多维遥测数据的故障判定确定合适的阈值,此方式能够有效地通过卫星遥测数据的趋势变化来判断故障。实验数据采用某航天机构提供的时长为2年的24维通信卫星遥测数据,其核心模型LSTM网络在NVIDIA Corporation GP102[TITAN Xp]上训练,最终整体模型的准确率为99.34%,查准率为81.93%,查全率为94.62%。同时,与传统机器学习算法以及基于LSTM的非阈值方法进行对比,该模型的精度明显更高。实验结果表明,LSTM网络能够高效地学习到卫星遥测数据的趋势变化特征;同时,采用合适的方法选定阈值,能够有效地检测出通信卫星发生的故障,在很大程度上成功地解决航天领域中通信卫星的故障检测难题。
关键词
遥测数据
故障检测
机器学习
长短时记忆网络
阈值化
Keywords
Telemetry data
Fault detection
Machine learning
Long short-term memory Network
Thresholding
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
机器学习置信度机制研究综述
被引量:
5
5
作者
蒋方纯
田盛丰
尹传环
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
深圳信息职业技术学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期111-117,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61105056)
广东省自然科学基金资助项目(S2011010000824)
深圳市科技协同创新项目资助(GJHS20120627094240003)
文摘
置信的机器学习一直是机器学习领域研究不可或缺的部分与目标.根据置信度形成的机制与方法,将机器学习的置信度机制分为3类.本文分别阐述了3类机制的基本原理、实现方法和最新的研究进展,并在此基础上对3类置信度机制进行了比较分析.最后,讨论了存在的问题,指出了研究的方向.
关键词
置信机器
置信度机制
置信度
可信性
机器学习
Keywords
confidence machine
confidence mechanism
confidence
credibility
machine learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于协同聚类的多核学习
被引量:
4
6
作者
牟少敏
田盛丰
尹传环
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期10-13,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60503017)
北京交通大学科技基金资助项目(2006XM007)
文摘
针对实际应用中经常出现的异类数据源,采用多核学习的支持向量机受到关注.然而随着核函数数量的增多,计算量也随之大大增加.为了解决这一问题,该提出了一种利用协同聚类对多核支持向量机的训练数据进行简化的方法,可以减少支持向量机的数目,从而减少计算量.实验结果显示,提出的方法可以提高多核支持向量机的效率,同时还不会影响分类精度.
关键词
协同聚类
多核学习
核函数
支持向量机
Keywords
cooperative clustering
multiple kernel learning
kernel function
support vector machine
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种改进的局部支持向量机算法
被引量:
4
7
作者
朱莹莹
尹传环
牟少敏
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第2期91-95,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61105056)
中央高校基本科研业务费专项资金
+1 种基金
山东农业大学青年科技创新基资助金项目(200923647)
北京交通大学科技基金资助项目(2007RC066)
文摘
局部支持向量机是一种用途广泛的分类器,无论在理论研究还是实际应用方面,局部支持向量机都受到越来越多的关注。目前,许多传统的局部支持向量机算法都存在一个问题,即模型中样本比例失衡,导致无法提高分类精度。在加权支持向量机的启发下,提出了将加权思想应用在局部支持向量机Falk-SVM中的WFalk-SVM算法,并通过实验分析验证了WFalk-SVM的可行性及其有效性,最后对WFalk-SVM算法进行分析总结。
关键词
支持向量机
局部支持向量机
Falk-SVM
WFalk-SVM
Keywords
support vector machine;local support vector machine;falk-SVM; WFalk-SVM
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
深度强化学习中状态注意力机制的研究
被引量:
10
8
作者
申翔翔
侯新文
尹传环
机构
北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
中国科学院自动化研究所智能系统与工程研究中心
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期317-322,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2018JBZ006)
国家自然科学基金项目(61105056)。
文摘
虽然在深度学习与强化学习结合后,人工智能在棋类游戏和视频游戏等领域取得了超越人类水平的重大成就,但是实时策略性游戏星际争霸由于其巨大的状态空间和动作空间,对于人工智能研究者来说是一个巨大的挑战平台,针对Deepmind在星际争霸Ⅱ迷你游戏中利用经典的深度强化学习算法A3C训练出来的基线智能体的水平和普通业余玩家的水平相比还存在较大的差距的问题。通过采用更简化的网络结构以及把注意力机制与强化学习中的奖励结合起来的方法,提出基于状态注意力的A3C算法,所训练出来的智能体在个别星际迷你游戏中利用更少的特征图层取得的成绩最高,高于Deepmind的基线智能体71分。
关键词
深度学习
强化学习
注意力机制
A3C算法
星际争霸Ⅱ迷你游戏
智能体
微型操作
Keywords
deep learning
reinforcement learning
attention mechanism
A3C
StarCraft Ⅱ mini-games
agent
micromanagement
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
依特征频率的安卓恶意软件异常检测的研究
被引量:
7
9
作者
张玉玲
尹传环
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第2期168-173,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61105056)
文摘
Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正常样本比例不平衡。为了有效应对上述问题,提出了Droid-Saf框架,框架中提出了一种挖掘数据隐含特征的数据处理方案;把样本特征包含的隐藏信息当作新的特征;建模时将样本特征融入算法当中,建立动态的松弛变量。应用静态分析方法反编译apk,用改进的svdd单分类器分类,克服了恶意软件检测系统中非正常软件收集困难的不足,降低了异常检测的漏报率和误判率。实验结果验证了该算法的有效性和适用性。
关键词
安卓系统
恶意软件
数据挖掘
异常检测
SVDD
隐含特征
单分类器
特征频率
Keywords
Android system
malware
data mining
abnormal detection
svdd
implicit characteristics
single classifier
feature frequency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于支持向量数据描述的报警融合方法
被引量:
1
10
作者
曹薇薇
尹传环
牟少敏
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
山东农业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第19期125-128,137,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61105056)
中央高校基本科研业务费专项资金
山东省自然科学基金(No.ZR2012FM024)
文摘
报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节,然而不同的攻击类型具有不同的数据特点,统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法,并且结合模拟退火的思想,根据不同的攻击类型,选择适合它的属性和核参数,剔除冗余特征,避免样本不均衡产生的影响,通过局部检测、数据融合以及最终的决策分析,提高了报警的检测率,降低了漏报率。通过KDD99数据集对提出的方法进行了验证。
关键词
支持向量数据描述
模拟退火
报警融合
检测率
漏报率
Keywords
Support Vector Data Description ( SVDD )
Simulated Annealing (SA)
alarm fusion
detection rate
false positive
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于分类的中文文本摘要方法
被引量:
8
11
作者
庞超
尹传环
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第1期144-147,178,共5页
文摘
是自然语言处理领域中一项重要的研究内容,根据实现方式的不同其分为摘录式和理解式,其中理解式文摘是基于不同的形式对原始文档的中心内容和概念的重新表示,生成的文摘中的词语无需与原始文档相同。提出了一种基于分类的理解式文摘模型。该模型将基于递归神经网络的编码-解码结构与分类结构相结合,并充分利用监督信息,从而获得更多的摘要特性;通过在编码-解码结构中使用注意力机制,模型能更精确地获取原文的中心内容。模型的两部分可以同时在大数据集下进行训练优化,训练过程简单且有效。所提模型表现出了优异的自动摘要性能。
关键词
递归神经网络
注意力机制
文本摘要
文本分类
Keywords
Recurrent neural networks
Attention mechanism
Text summarization
Text classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM的安卓恶意软件检测
被引量:
4
12
作者
张玉玲
尹传环
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017年第1期42-47,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61105056)
文摘
为了有效检测恶意软件,减少恶意软件对安卓平台的安全造成的威胁,在对现有数据集分析研究的基础上,提出概率统计和特征抽取两种策略,分别用这两种策略对提取的特征进行降维处理,减少不确定性数据,再用线性支持向量机(support vector Machine,SVM)分类,模型训练时间缩短为原来的16.7%,并且检测未知恶意软件的准确率明显提高。将该降维策略在其他常用算法上进行试验,结果表明改进后的数据有助于提高这些算法的分类准确率。
关键词
安卓恶意软件
SVM
概率统计
特征抽取
降维
Keywords
Android malware
SVM
probability statistics
feature extraction
dimensionality reduction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
一种基于聚类的快速局部支持向量机算法
被引量:
1
13
作者
浩庆波
牟少敏
尹传环
昌腾腾
崔文斌
机构
山东农业大学信息科学与工程学院
山东农业大学农业大数据研究中心
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2015年第1期13-18,共6页
基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2012FM024)
国家自然科学青年基金资助项目(61105056)
山东省农业重大应用技术创新课题资助项目
文摘
为进一步改善局部支持向量机的分类效率和分类精度,提出一种改进的局部支持向量机算法。该算法对每类训练样本分别进行聚类,使用聚类生成的样本中心点集代替样本,使用改进的k最近邻算法选取测试样本的k个近邻。分别在UCI数据集和自建树皮图像数据集上对本研究算法的有效性进行测试。实验结果表明,本研究提出的算法在分类精度和效率上具有一定的优势。
关键词
局部支持向量机
k最近邻
K均值聚类
核函数
分类
纹理特征
Keywords
local support vector machine
k-nearest neighbor
k-means clustering
kernel function
classification
texturefeatures
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单类支持向量机的研究进展
尹传环
牟少敏
田盛丰
黄厚宽
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
20
下载PDF
职称材料
2
局部支持向量机的研究进展
尹传环
牟少敏
田盛丰
黄厚宽
朱莹莹
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
9
下载PDF
职称材料
3
一种面向间隙核函数的快速算法
尹传环
田盛丰
牟少敏
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
下载PDF
职称材料
4
基于循环神经网络的通信卫星故障检测
刘云
尹传环
胡迪
赵田
梁宇
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
5
机器学习置信度机制研究综述
蒋方纯
田盛丰
尹传环
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
下载PDF
职称材料
6
基于协同聚类的多核学习
牟少敏
田盛丰
尹传环
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
下载PDF
职称材料
7
一种改进的局部支持向量机算法
朱莹莹
尹传环
牟少敏
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013
4
下载PDF
职称材料
8
深度强化学习中状态注意力机制的研究
申翔翔
侯新文
尹传环
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020
10
下载PDF
职称材料
9
依特征频率的安卓恶意软件异常检测的研究
张玉玲
尹传环
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018
7
下载PDF
职称材料
10
基于支持向量数据描述的报警融合方法
曹薇薇
尹传环
牟少敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
11
基于分类的中文文本摘要方法
庞超
尹传环
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
8
下载PDF
职称材料
12
基于SVM的安卓恶意软件检测
张玉玲
尹传环
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017
4
原文传递
13
一种基于聚类的快速局部支持向量机算法
浩庆波
牟少敏
尹传环
昌腾腾
崔文斌
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2015
1
原文传递
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