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基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
被引量：
2
1
作者
饶文碧
谈怀江
Bostrom Henrik
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期142-145,共4页
采用归纳学习方法来识别结构损伤. 首先,通过对经典的决策树算法和序列覆盖算法进行结合与改进,得到一种高效且代价又小的归纳学习算法(RAC),同时引入装袋算法产生多个分类法,并用它们进行类预测,而且使用选票策略得出最佳类预测.其次,...
采用归纳学习方法来识别结构损伤. 首先,通过对经典的决策树算法和序列覆盖算法进行结合与改进,得到一种高效且代价又小的归纳学习算法(RAC),同时引入装袋算法产生多个分类法,并用它们进行类预测,而且使用选票策略得出最佳类预测.其次,用正交最小二乘迭代算法作为径向基函数(RBF)神经网络的学习方法,通过“信息 贡献”准则进行正交变换来优选中心.最后,对上述归纳学习方法用于梁结构损伤定位的效果进行了实验评估.结果表明,对于 RAC算法和生成分类法的数目分别为 10 和 50 情况下的装袋算法,当损伤样本被噪声污染程度在100% 时,识别精度均可达到 90% 以上,而对于 RBF神经网络算法, 只有当损伤样本被噪声污染程度小于70% 时,识别精度才可达到90%以上.
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关键词
结构损伤识别
规则归纳学习
装袋
学习
算法
神经网络
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职称材料
基于证据链生成的Android勒索软件检测方法
被引量：
7
2
作者
王持恒
陈晶
+1 位作者
陈祥云
杜瑞颖
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期2344-2358,共15页
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...
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.
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关键词
ANDROID
勒索软件
模块化
规则归纳学习
自然语言生成
证据链
静态分析
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职称材料
题名
基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
被引量：
2
1
作者
饶文碧
谈怀江
Bostrom Henrik
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
斯特哥尔摩大学与瑞典皇家工学院计算机与系统科学系
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期142-145,共4页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(2001ABB078)
国家留学基金资助项目(22842170)
武汉市青年科技晨光计划资助项目(20015005039)
文摘
采用归纳学习方法来识别结构损伤. 首先,通过对经典的决策树算法和序列覆盖算法进行结合与改进,得到一种高效且代价又小的归纳学习算法(RAC),同时引入装袋算法产生多个分类法,并用它们进行类预测,而且使用选票策略得出最佳类预测.其次,用正交最小二乘迭代算法作为径向基函数(RBF)神经网络的学习方法,通过“信息 贡献”准则进行正交变换来优选中心.最后,对上述归纳学习方法用于梁结构损伤定位的效果进行了实验评估.结果表明,对于 RAC算法和生成分类法的数目分别为 10 和 50 情况下的装袋算法,当损伤样本被噪声污染程度在100% 时,识别精度均可达到 90% 以上,而对于 RBF神经网络算法, 只有当损伤样本被噪声污染程度小于70% 时,识别精度才可达到90%以上.
关键词
结构损伤识别
规则归纳学习
装袋
学习
算法
神经网络
Keywords
Failure analysis
Learning algorithms
Learning systems
Neural networks
Pattern recognition
分类号
TP339 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于证据链生成的Android勒索软件检测方法
被引量：
7
2
作者
王持恒
陈晶
陈祥云
杜瑞颖
机构
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
保密通信重点实验室
地球空间信息技术协同创新中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第10期2344-2358,共15页
基金
国家自然科学基金项目(61572380
61772383
+1 种基金
61702379)
国家重点基础研究发展规划(2014CB340600)资助~~
文摘
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.
关键词
ANDROID
勒索软件
模块化
规则归纳学习
自然语言生成
证据链
静态分析
Keywords
Android
ransomware
inductive learning with modular classification rules
nature language generation
evidence chain
static analysis
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于归纳学习的结构损伤识别方法研究
饶文碧
谈怀江
Bostrom Henrik
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于证据链生成的Android勒索软件检测方法
王持恒
陈晶
陈祥云
杜瑞颖
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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参考文献
引证文献
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