基于遗传规划和集成学习的恶意软件检测

近年来恶意软件不断地发展变化,导致单一检测模型的准确率较低,使用集成学习组合多种模型可以提高检测效果,但集成模型中基学习器的准确性和多样性难以平衡。为此,提出一种基于遗传规划的集成模型生成方法,遗传规划可以将特征处理和构建集成模型两个阶段集成到单个程序树中,解决了传统恶意软件集成检测模型难以平衡个体准确率和多样性的问题。该方法以集成模型的恶意软件检出率作为种群进化依据,保证了基学习器的准确性;在构建集成模型时自动选择特征处理方法、分类算法和优化基学习器的超参数,通过输入属性扰动和算法参数扰动增加基学习器的多样性,根据优胜劣汰的思想进化生成具有高准确性和多样性的最优集成模型。在EMBER数据集上的结果表明,最优集成模型的检测准确率达到了98.88%;进一步的分析表明,该方法生成的模型具有较高的多样性和可解释性。     

动态多分类器集成在肺结节辅助检测中的应用

针对肺结节病灶数据具有多样性及异质性特点,提出了动态多分类器选择集成算法（Dynamic Multiple Classifiers Selection,DMCS）,将特征空间随机划分为若干特征子集,针对每个特征子集样本分布不同,对不同的特征子集选择适合的基分类器,最后进行集成学习。实验表明,该算法比目前有代表性的肺结节检测病灶分类算法具有更好的稳定性和检测性能。     

基于ReliefF和改进乌鸦搜索优化的并行入侵检测方法

针对微阵列基因表达数据高维小样本、高冗余且高噪声的问题,提出一种基于FCBF特征选择和集成优化学习的分类算法FICS-EKELM。首先使用快速关联过滤方法FCBF滤除部分不相关特征和噪声,找出与类别相关性较高的特征集合;其次,运用抽样技术生成多个样本子集,在每个训练子集上利用改进乌鸦搜索算法同步实现最优特征子集选择和核极限学习机KELM分类器参数优化;然后基于基分类器构建集成分类模型对目标数据进行分类识别;此外运用多核平台多线程并行方式进一步提高算法计算效率。在六组基因数据集上的实验结果表明,本文算法不仅能用较少特征基因达到较优的分类效果,并且分类结果显著高于已有和相似方法,是一种有效的高维数据分类方法。     

基于信息熵的集成学习过程多样性度量研究

基分类器的多样性是提升集成学习的精度和泛化能力的重要因素,大数据环境下的传统后验证多样性度量方法计算效率较低,提出一种基于信息熵的过程多样性度量方法。通过使用分类器各属性的增益及其所在树层次得到属性集的联合增益,并计算分类器间的熵距离评估其多样性,利用熵距离按照K-means方法即可动态购置集成学习分类器。在西瓜数据集和典型分类数据集上进行比较研究,发现与传统集成学习方法相比,该方法具有相近的准确性和更高的计算效率。     

基于特征选择集成学习的军事体育训练成绩分析

针对当前军事体育训练智能化发展现状,在研究现有军事体育训练体系基础上,结合特征选择集成学习模型一般步骤,建立基于特征选择集成学习的军事体育训练成绩分析模型.模型按照军事体育训练成绩的数据规范化准备,按照身体素质建立特征子集和基学习器,按动态权值构建集成学习模型三步完成模型构建.通过试点应用,在历史训练数据发现集成学习模...     

基于相对分类信息熵的进化特征选择算法*

针对离散值数据集特征选择问题,提出基于相对分类信息熵的进化特征选择算法.使用遗传算法搜索最优特征子集,使用相对分类信息熵度量特征子集的重要性.以相对分类信息熵作为适应度函数,使用二进制编码问题的解,使用赌轮方法选择产生下一代个体.实验表明文中算法在测试精度上优于其它方法,此外还从理论上证明文中算法的可行性.     

基于相关性分析的微阵列数据集成分类研究

基于微阵列数据的肿瘤诊断方法有望在不久的将来成为临床医学上一种快速且有效的分子层肿瘤诊断方法,但由于微阵列数据存在高维小样本的特点,因而对传统的分类方法提出了挑战,为此研究人员开始关注于性能更好的集成分类算法.针对现有的微阵列数据集成分类算法分类精度不高、计算量过大等问题,提出了一种基于相关性分析的微阵列数据集成分类算法.该算法可以通过计算训练子集间的相关性挑选出差异度最大的一组子集来进行训练,有效地增强了集成中的多样性.应用支持向量机作为基分类器,在急性白血病与结肠癌数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性和可行性.同时,测试了算法在不同参数设置下的性能,测试结果为合理的参数设置提供了参考依据.     

基于集成分类的高维数据实体分辨

针对高维数据实体识别问题,为了有效利用高维特征的富信息,提高分辨性能,提出一种随机组合集成分类器。定义基分类器的分类性能指标,将分类正确性和特征子集的个数作为设计基分类器两个目标,使用聚合函数将其转化为单目标优化问题。采用蚁群优化求解基分类器模型,提出利用最大信息系数度量特征的相关性作为蚁群优化启发式信息,使用谷元距离度量选择特征多样性差异最大的基分类器组合集成分类器,集成分类器的决策函数采用投票表决输出。在标准数据集上进行验证与对比,结果表明了该方法的有效性。     

不平衡数据多粒度集成分类算法研究

针对传统模型在解决不平衡数据分类问题时存在精度低、稳定性差、泛化能力弱等问题,提出基于序贯三支决策多粒度集成分类算法MGE-S3WD。采用二元关系实现粒层动态划分;根据代价矩阵计算阈值并构建多层次粒结构,将各粒层数据划分为正域、边界域和负域;将各粒层上的划分,按照正域与负域、正域与边界域、负域与边界域重新组合形成新的数据子集,并在各数据子集上构建基分类器,实现不平衡数据的集成分类。仿真结果表明,该算法能够有效降低数据子集的不平衡比,提升集成学习中基分类器的差异性,在G-mean和F-measure1 2个评价指标下,分类性能优于或部分优于其他集成分类算法,有效提高了分类模型的分类精度和稳定性,为不平衡数据集的集成学习提供了新的研究思路。     

基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注

集成学习逐渐成为机器学习的研究热点。针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵Correction Matrix –C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法大大提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。