基于证据链生成的Android勒索软件检测方法

近年来,基于Android平台的勒索软件呈现爆发式增长趋势,同时恶意行为也正在不断的进化.Android勒索软件专门以用户智能设备和隐私文件为攻击目标,给受害者带来了严重的精神和财产损失.该文提出了一种轻量化的勒索软件检测方法,能够在应用安装到手机之前发现潜在的勒索风险.通过广泛收集2721个勒索软件样本,并对这些样本进行深入分析,该文在勒索软件锁屏、加密、权限、威胁文本、支付方式和网络通信等方面提取特征,利用模块化规则归纳学习算法实时检测风险.另外,基于自然语言生成技术提出了一种证据链生成方法,将待检测应用的外围信息和匹配的分类规则以普通用户能够理解的方式展现,帮助非专业用户做出合理的决策.最终实验表明,所实现系统能够达到95%的检测准确率,90%的普通用户表示能够正常理解证据链描述,性能分析结果证明系统能够满足智能手机实时检测的需求.

强降雨导致的建设工程安全事故人因分析 HC-GC模型

为降低强降雨导致建设工程安全事故发生率,有效解决该类安全事故人因分析复杂问题,提出新的安全事故人因分析模型方法。基于人为因素分析与分类系统(HFACS),建立包括6层24个因素的建设工程强降雨事故(CPHRA)框架模型(HC);联用遗传算法(GA)优化连续关联规则挖掘算法(CARMA)(GC)分析人为致因关联,绘制事故人为致因链;选取150起强降雨导致建设工程事故典型案例进行模型验证与应用分析。结果表明:优化后的人因分析HC-GC模型具有更优的性能与效率;在事故人因链中,政府安全主管部门监督不足与企业安全文化缺失是深层次因素,现场违规监管与现场安全管理漏洞是主要连接因素,技能水平低与失误违章会进一步强化事故负反馈,事故上报与响应不及时是强降雨导致建设工程事故扩大蔓延最直接原因。

基于多源异构数据关联规则分析的需求响应潜力居民用户辨识方法

精准辨识需求响应潜力居民用户群体,形成一定规模的聚合资源参与电网互动可以进一步发挥需求响应调节能力。针对当前辨识研究仅采用负荷数据挖掘,难以精准识别需求响应潜力居民用户的不足,提出了一种基于多源异构数据关联规则分析的潜力用户辨识方法。首先,针对负荷形态辨识中负荷类别划分精细化程度较低的问题,采用双向门控循环单元网络针对用户典型日负荷曲线进行分类,并依据各类用电负荷峰谷幅值及时段分布特征,实现需求响应潜力用户的初步选择。其次,针对用户潜力评估指标维度单一、指标权重同质化的不足,融合多源异构数据进行关联规则分析,构建多维需求响应潜力评估指标体系,并基于相关性与冗余性分析赋予指标客观权重,利用逼近理想解排序算法求解用户潜力值排序。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。

基于知识规则挖掘的风电机组故障识别与解释性分析

针对传统风电机组故障识别方法精度难以保证且缺乏解释性的问题,提出一种以模糊规则分类系统为框架的风电机组故障识别与解释性分析方案。离线阶段通过启发式学习生成代表性故障规则,采用多种群量子进化算法实现故障规则寻优,提高对故障的识别精度;在线阶段定义近邻规则竞争策略,在此基础上提出基于故障规则后处理策略的故障解释性分析方案,实现潜在故障概率排序以及解释性的关键异常征兆表达。以兆瓦级风电机组常见的10种故障数据进行仿真分析。结果表明,所提方法可有效提高故障识别精度,同时提供可靠的故障解释性结果。

基于聚类分析的明代女服琵琶袖形制与演变研究

为探究明代女服中琵琶袖的袖形分类与演变规律,文章以84件出土和传世的明代女子琵琶袖上衣实物为研究对象,使用Adobe illustrator和Matlab等软件,采用视觉复原法和比例复原法等方法获取袖长、袖宽、曲率等14项袖部指标数据。从数理统计的角度,运用主成分分析提取了琵琶袖袖形的3个主成分因子:袖宽因子、袖长及曲度因子、袖前部轮廓因子,建立综合描述模型,采用K-means聚类将琵琶袖分为2大类、6小类。结合时代分析,总结出明代女服琵琶袖从明中早期以窄长型为主,至嘉靖早期演变为以窄长型、中型为主;再到嘉靖中期,中型成为主流,同时大型和极大型逐步增多;明代晚期琵琶袖的主流袖形则以中型、大型和极大型为主。研究结果显示,文章使用的研究方法可以用于传统服饰的分类及演变研究。

基于PR-ERNIE模型的航空安全风险量化分析

有效地利用实体识别技术识别出航空不安全信息中的风险要素,提升安全风险识别和评价能力,对于实现航空安全风险量化分析具有重要意义。为精准识别非结构化航空不安全信息中的风险要素,提出了一种融合先验规则和知识增强语义表示模型的实体识别模型,以大量航空不安全事件案例文本报告为分析对象,在自建标注语料上训练ERNIE模型,获取动态词向量,同时引入能够表达风险要素结构的规则进行优化。实验结果表明,模型在测试集上的精确率、召回率和F1值分别达到了92.5%、92.4%和92.4%,优于实验对比的其他模型。模型能够有效识别航空不安全信息中隐含的风险要素,为航空安全风险量化分析提供数据支持。

基于数据挖掘算法的电力行业智能培训服务质量评估方法

以电力行业智能培训服务质量评估为切入点,基于数据挖掘算法,对数据进行分析与挖掘,探讨电力行业智能培训服务质量评估的相关问题。通过聚类分析,能够清晰地将电力行业员工划分为不同的学习群体,进一步为他们提供更加个性化的培训服务。通过分类分析,可以预测哪些员工可能在学习中遇到困难,为他们准备必要的帮扶措施。关联规则分析揭示了不同课程之间的内在联系,为优化课程结构和内容提供了有力的数据支持。

基于时间序列关联分析的稳定运行规则提取方法

提出一种考虑运行方式变化时序的稳定规则提取方法。利用主成分分析进行敏感特征提取。对传统方法在数据标准化中存在的问题,通过数据均值化处理,保留原数据中各变量变异程度的差异信息。

产品标准化与规范化技术的研究

产品结构重组是实施计算机集成产品工程的技术基础 ,产品的标准化与规范化技术是产品结构重组的重要内容。

混积岩分类命名体系探讨及对混积岩储层评价的启示——以渤海海域混积岩研究为例

混积岩是一种普遍而重要的岩石组合类型。然而长期以来,对混积岩的岩石学分类与命名一直存在诸多争议,且尚未有统一的分类体系与命名规则。本文结合渤海海域混积岩岩石薄片组分鉴定、岩石储层物性分析等最新研究成果,并与相关文献结合,最终确立以陆源碎屑物、生物成因碳酸盐颗粒、化学沉淀碳酸盐为三组分端元的一套新的混积岩岩性分类体系,并将混积岩分为4大类、16亚类。通过讨论混积岩混积层系及混积岩组构界定的问题,进一步完善了混积岩定义。利用新的岩石学分类方案,可为储层评价研究提供指导。以渤海海域为例,建立起研究区不同岩性相与储层物性的对应关系,并在岩性分类体系中划分出差储层、中等储层及优质储层三个储层区。

对叠合型盆地油气系统研究方法和分类问题的思考

在前人研究的基础上,探讨叠合型盆地油气系统分析的思路、流程和研究内容,强调在进行油气系统划分前,要对盆地的构造格架、沉降充填史、热过程以及盆地的构造单元、烃源岩发育的层段和范围、生储盖组合的基本特征,做系统的分析和评估,再在油气源对比的基础上对油气系统进行划分。鉴于叠合盆地存在多套烃源岩、多个生烃单元,断裂和不整合发育,认为叠合型油气系统的划分应以烃源岩+构造单元(生烃凹陷或洼陷及油气可能的运聚区域)为最主要依据,以烃源岩+构造单元+可靠程度来进行命名比较合适,也较为实用。叠合型油气系统分析要从静态地质要素分析和动态地质过程分析2个方面进行,静态地质要素包括有效的烃源岩、储集层、盖层、输导层和圈闭,动态地质要素包括油气生成过程、储层演化过程、油气运移过程、圈闭形成过程、油气成藏过程等。各要素组合关系分析、油气系统保存作用分析、各油气系统叠合关系分析、勘探有利靶区及目标分析等都是叠合型盆地油气系统研究内容的组成部分。

一个改进的遥感图像目标纹理分类识别算法

提出了一种基于自组织特征映射SOFM网络模型的纹理分类算法,通过提取遥感图像的局部纹理谱特征,刻划图像整体的灰度分布特性并进行纹理分类。实践证明:该算法对飞机,桥架等的识别准确率分别达到91.39%和80%以上。

隐结构分析与西医疾病的辨证分型(Ⅲ):辨证规则的建立

目的:通过使用隐树模型对症状数据进行分析,为西医疾病的辨证分型提供证据,初步建立辨证分型方案和辨证规则。方法:本文为一个文章系列的第3篇,前两篇论文探讨了通过分析症状数据为辨证分型提供证据的基本原理,展示了隐树分析可以系统地揭示数据不同侧面,并且提出基于数个相关侧面对患者群进行综合聚类,获得辨证分型方案。本文以综合聚类的结果为出发点,提出一种建立辨证分型规则的方法。结果:使用该法对一组血管源性轻度认知障碍数据进行研究,获得辨证分型方案和相应的辨证规则。结论:通过一系列文章构建一套研究西医疾病之辨证分型的完整方法,遵循该法以从疾病患者群的症状数据出发,最终得到辨证分型方案和辨证规则。

一种基于主曲线的步态识别方法

提出将主曲线作为一种新的步态特征分析和分类方法.主曲线特征分析单独分析每类样本的特征,形成直接对各类样本特征及其趋势的低维流形描述,保留了数据集的内在拓扑结构.首先对步态序列时空分析,在低的代价下表达步态运动的时空变化模式;然后,对步态特征进行主曲线分析;最后,用针对该分析方法定义的新相似性度量和分类规则进行了步态的训练和识别.在常用数据库上的测试结果表明,本方法行之有效,主曲线具有很好的实用性.

一个基于规则的神经网络系统

本文提出了一个基于规则的神经网络结构，它溶基于规则的方法和神经网络技术于一体，使得隐含于神经网络结构中的知识可以表示成规则的形式，从而增强了神经网络的解释功能。为了验证基于规则的神经网络结构的优越性，本文介绍了用该神经网络结构实现的心电信号分析系统。实验结果表明：该系统无论在分析效率上，还是在系统的自适应能力上都较传统的心电信号分析方法有很大的改进。

WWW网站分类体系包装器WCSW

Web网站按自身的导航体系组织信息,其导航体系中含有分类语义特征.为实现有效的Web信息抽取,针对Web网站的分类体系,提出了基于HTML页面分块算法的Web网站分类体系包装器WCSW(website classification system wrapper),WCSW将整个网站作为包装对象,以分块算法和块语义特征分析为基础,根据抽取规则对网站具有分类语义的导航信息块进行处理.实验结果表明:抽取的Web网站分类层次的准确率较高,实用性较强.

基于优选特征属性偏序结构分析的白细胞图像分类规则发现

基于形式概念分析和属性偏序结构理论,提出了一种白细胞图像分类规则发现模式,从而建立了高效的白细胞图像分类方法。用该方法,首先在大量的白细胞图像区域特征测定实验基础上对白细胞图像优选特征进行了离散化处理,针对白细胞图像数据集构建了形式背景,依据分层类坐标矩阵的属性偏序结构生成方法生成了白细胞图像数据集属性偏序结构图;然后通过对属性偏序结构图分析,发现了6类白细胞相应的6条分类规则;最后,依据分类规则建立了二分树分类器,并且在实际白细胞图像数据集测试实验中取得了94.04%的平均分类精度,该精度明显高于其它3种经典算法,证明了基于优选特征属性偏序结构分析获取的白细胞图像分类规则的可用性、简单性和有效性。

对《企业职工伤亡事故调查分析规则》若干问题的建议

为清楚地辨识事故原因,主要利用枚举分析法（MECE）中独立与穷尽的思想,检验《企业职工伤亡事故调查分析规则》（简称《规则》）对事故直接原因、间接原因定义与分类的科学性。从分类的独立穷尽、规则的适用范围、所应用的事故致因理论来源等多角度论述《规则》中事故原因分类的缺点;引入事故致因＂2-4＂模型（24 Model）,进一步讨论以岗位划分事故原因的弊端,并重新定义不安全动作与不安全物态;应用新的定义将《规则》中的直接原因、间接原因项重新分类。研究结果表明：新的定义与分类包含了《规则》中提到的所有原因,并能将其分散和定位到24 Model中的各个层面或阶段。

数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用

介绍了入侵检测的概念及其技术方法,比较了异常检测与误用检测方法的优缺点,探讨了数据挖掘技术在异常检测中的应用,分析了数据挖掘方法中的关联分析、序列模式分析和分类分析在入侵检测系统中的协同工作方式,通过对用户行为模式的挖掘,得到入侵规则.

X射线粉晶衍射法在板岩鉴定与分类中应用

以往对板岩的分类和定名主要以显微镜下观察到的岩石结构构造及矿物成分为依据,但在工作中发现显微镜下区分细小的砂屑矿物、碳酸盐矿物和粘土矿物种类十分困难,仅利用显微鉴定技术对板岩进行分类定名必然产生很大的误差,这给地质填图及原岩恢复工作带来了极大困难。为此在板岩岩石分类命名工作中,笔者利用X射线粉晶衍射法对22件板岩样品进行分析,结果发现该方法既能准确鉴定出显微镜下不易区别的石英与长石细小碎屑物质和碳酸盐矿物种类,又能检测出云母、绿泥石、蒙脱石和高岭石鳞片状矿物,岩石中矿物组分检出率明显比用显微镜观察高出很多。实践证明,只有把显微鉴定技术与X射线粉晶衍射法有机的结合起来,才能准确鉴定板岩的种类和解决定名不准确的难题。