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基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法
被引量：
7
1
作者
张涛
张瀚
付垒朋
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期108-113,共6页
构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息,在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点,计算时间复杂度高,在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能,该文设计了决策树分类基础上的...
构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息,在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点,计算时间复杂度高,在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能,该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集,根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性,逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度,表明这种融合方法可增加属性的区分度,减少决策树的分支数。
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关键词
脚本病毒检测
模糊模式
决策树
贴近度
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职称材料
题名
基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法
被引量：
7
1
作者
张涛
张瀚
付垒朋
机构
南开大学天津市智能机器人技术重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期108-113,共6页
基金
国家自然科学基金(61004086)
高等学校博士学科点专项科研基金(200800551024)资助课题
文摘
构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息,在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点,计算时间复杂度高,在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能,该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集,根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性,逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度,表明这种融合方法可增加属性的区分度,减少决策树的分支数。
关键词
脚本病毒检测
模糊模式
决策树
贴近度
Keywords
Script virus detection
Fuzzy pattern
Decision tree
Close degree
分类号
TP309.5 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法
张涛
张瀚
付垒朋
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
7
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