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面向Android恶意应用静态检测的特征频数差异增强算法
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作者 李向军 孔珂 +2 位作者 魏智翔 王科选 肖聚鑫 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期993-1002,共10页
随着Android应用程序数量的快速增长,面向Android应用程序的安全性检测已成为网络安全领域的热点研究问题之一。针对恶意应用静态检测的特征选择,给出了良性特征、恶意特征、良性典型特征、恶意典型特征、非典型特征等概念,设计提出了... 随着Android应用程序数量的快速增长,面向Android应用程序的安全性检测已成为网络安全领域的热点研究问题之一。针对恶意应用静态检测的特征选择,给出了良性特征、恶意特征、良性典型特征、恶意典型特征、非典型特征等概念,设计提出了特征频数差异增强算法FDE。FDE算法通过计算特征出现在良性与恶意应用中的频数,去除静态特征中的非典型特征。为合理验证算法的目标效果和性能优劣,分别设计了基于平衡数据与非平衡数据的实验,对于非平衡数据,引入了权重损失函数。实验结果表明,FDE算法可有效去除静态特征中的非典型特征,筛选出有效特征,权重损失函数可有效提高非平衡数据中的恶意数据识别率。 展开更多
关键词 特征频数差异增强算法 权重损失函 特征选择 非典型特征 恶意应用
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增强型自适应时隙数防碰撞算法研究 被引量:3
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作者 张学军 田侃 王锁萍 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2012年第1期59-65,108,共8页
标签碰撞是射频识别系统的关键问题,它增加了系统的时间开销和无源标签的能量消耗,降低了识别速率。结合自适应时隙数防碰撞算法和二进制树算法,提出了一种新型的防碰撞算法——增强型自适应时隙数算法。该算法首先运用改进型的自适应... 标签碰撞是射频识别系统的关键问题,它增加了系统的时间开销和无源标签的能量消耗,降低了识别速率。结合自适应时隙数防碰撞算法和二进制树算法,提出了一种新型的防碰撞算法——增强型自适应时隙数算法。该算法首先运用改进型的自适应时隙数算法,依据碰撞时隙迅速把标签分成若干组,再根据保存在队列中的碰撞时隙应用二进制树算法快速识别标签。性能分析和仿真结果显示,该算法在识别效率和吞吐率上都有很大的改善。 展开更多
关键词 识别技术 防碰撞算法 增强型自适应时隙算法
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新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法 被引量:15
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作者 侯臣平 吴翊 易东云 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期676-682,共7页
流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(i... 流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(improved Laplacian eigenmap,ILE).它建立在LE方法和最大差异延展算法(maximum variance unfolding,MVU)的基础上,在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时,以最大化任意两点之间的差异为目标.ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题,且能够保持数据聚类性质,挖掘数据内蕴特征.通过实验说明了ILE的有效性. 展开更多
关键词 约简 流形学习 统一框架 拉普拉斯特征映射方法 最大差异延展算法
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差异演化算法在土壤分形维数估计中的应用 被引量:2
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作者 朱大艺 陈少清 欧忠辉 《土壤通报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1081-1085,共5页
根据UNSODA数据库的土壤颗粒大小分布和水分特征曲线资料,运用差异演化算法和分形模型,计算土壤的体积分形维数,并对分形维数与土壤体积含水量、进气压力及土壤质地等相关属性的关系进行统计分析。结果表明:分形维数反映了土壤中黏粒、... 根据UNSODA数据库的土壤颗粒大小分布和水分特征曲线资料,运用差异演化算法和分形模型,计算土壤的体积分形维数,并对分形维数与土壤体积含水量、进气压力及土壤质地等相关属性的关系进行统计分析。结果表明:分形维数反映了土壤中黏粒、粉粒和砂粒的含量变化,可以作为评价土壤质地差异的一个指标;分形维数随土壤黏粒比例的增大而增大,随砂粒比例的增大而减小;没有考虑土壤残余含水量的Brooks-Corey模型更适合运用差异演化算法来优化土壤分形维数;相比其它的拟合方法,用差异演化算法估算的分形维数具有更高的精度。 展开更多
关键词 分形维 土壤水分特征曲线 差异演化算法
原文传递
基于基因功能表达谱的疾病分类:抗基因缺失的稳健性 被引量:3
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作者 郭政 张田文 +1 位作者 王琦 李霞 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期78-81,共4页
利用基因表达谱数据,按 Gene Ontology基因功能分类体系,将基因模块化地组织到具有显著生物学意义的低维差异表达功能模块单元中,构造新的指标用于分类疾病样本,从而提出了基于功能表达谱的分析新途径.新算法可稳健地抗基因检测缺失,抗... 利用基因表达谱数据,按 Gene Ontology基因功能分类体系,将基因模块化地组织到具有显著生物学意义的低维差异表达功能模块单元中,构造新的指标用于分类疾病样本,从而提出了基于功能表达谱的分析新途径.新算法可稳健地抗基因检测缺失,抗基因表达变异,抗检测误差,并可以显著地降低分类特征维数(参与疾病分类的基因数目).采用淋巴瘤数据集,比较了基于功能表达谱和常规的基因表达谱的决策树分类器.结果显示,基于功能表达谱可以得到高准确度的疾病样本分类结果,能够直接从功能水平上给出相应的生物学解释.通过仿真分析,进一步显示了基于功能表达谱的分类方法具有抗基因检测缺失的稳健性. 展开更多
关键词 基因功能 稳健性 疾病 基因缺失 Ontology 基因检测 生物学意义 基因表达谱 分类体系 功能模块 差异表达 检测误差 基因 特征 树分类器 样本分类 仿真分析 分类方法 地组织 模块化 算法 据集 淋巴瘤
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语音识别系统 被引量:2
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作者 刘彬 董金明 《电子测量技术》 2005年第6期40-40,44,共2页
文中介绍应用MFCC算法实现的语音识别系统。该系统利用语音中提取的个性特征来识别说话人。系统不仅具有95%的高准确的识别率,还适应于不同语种。
关键词 语音识别 Mel标倒谱系 MFCC算法 个性特征 识别率
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