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一种双空间多性能平衡函数引导的区间高维多目标进化算法
1
作者
张志霞
张志刚
+2 位作者
王晖
崔志华
张文生
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第7期1625-1637,共13页
利用进化算法求解含区间参数的高维多目标优化问题时,因个体在目标空间由点转变为超体形式,区间目标函数值的优劣比较相对困难,且难以有效平衡算法收敛性、多样性以及不确定性.此外,随着目标数的增加,区间不确定性将逐渐累积,算法耗时...
利用进化算法求解含区间参数的高维多目标优化问题时,因个体在目标空间由点转变为超体形式,区间目标函数值的优劣比较相对困难,且难以有效平衡算法收敛性、多样性以及不确定性.此外,随着目标数的增加,区间不确定性将逐渐累积,算法耗时也急剧增加.对此,提出一种双空间多性能平衡函数引导的区间高维多目标进化算法,将最优解搜索过程中需要考虑的个体收敛性、种群多样性和不确定性有效地结合起来.首先,在目标空间定义虚拟最优解,利用个体区间距离建立收敛性度量;其次,利用分区参数将搜索空间划分成若干个子空间,个体的搜索空间多样性定义为其所在子空间个体数量在种群中的比例,并通过个体与种群中所有个体的平均相似度衡量目标空间多样性;最后,结合不确定性度量,提出双空间多性能平衡函数引导算法进行最优解选择.为了验证算法的有效性,所提算法在经过区间拓展后的DTLZ多目标基准测试问题上进行测试,与近些年提出的5种优秀的算法进行结果比较.实验结果表明,所提算法在求解含区间参数的高维多目标优化问题上具有较强的竞争力.
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关键词
区间不确定性
进化优化
高维多目标优化
综合平衡函数
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职称材料
基于高维多目标序贯三支决策的恶意代码检测模型
2
作者
崔志华
兰卓璇
+1 位作者
张景波
张文生
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期97-105,共9页
针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征...
针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征提取并构建多粒度特征集,引入序贯三支决策理论对恶意代码进行检测。为改善检测模型整体性能,避免阈值选取的主观性,本文在上述模型的基础上,同时考虑模型的综合分类性能、决策效率和决策风险代价建立高维多目标序贯三支决策模型,并采用高维多目标优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,模型在保证检测性能的同时,有效地提升了决策效率,降低了决策时产生风险代价,更好地拟合了真实动态检测环境。
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关键词
恶意代码检测
序贯三支决策
卷积神经网络
高维多目标优化
基于参考点的高维多目标进化算法
多粒度
延迟决策
决策阈值
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职称材料
题名
一种双空间多性能平衡函数引导的区间高维多目标进化算法
1
作者
张志霞
张志刚
王晖
崔志华
张文生
机构
太原科技大学大数据分析与并行计算山西省重点实验室
南昌工程学院信息工程学院
中国科学院自动化研究所复杂系统智能控制与管理国家
重点
实验室
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第7期1625-1637,共13页
基金
国家自然科学基金面上项目(61806138,62166027)资助
山西省重点研发计划项目(202202020101012)资助
+2 种基金
山西省高等学校科技创新基金项目(2023L177)资助
太原科技大学科研启动基金项目(20232087,20242045)资助
江西省自然科学基金面上项目(20212ACB212004)资助。
文摘
利用进化算法求解含区间参数的高维多目标优化问题时,因个体在目标空间由点转变为超体形式,区间目标函数值的优劣比较相对困难,且难以有效平衡算法收敛性、多样性以及不确定性.此外,随着目标数的增加,区间不确定性将逐渐累积,算法耗时也急剧增加.对此,提出一种双空间多性能平衡函数引导的区间高维多目标进化算法,将最优解搜索过程中需要考虑的个体收敛性、种群多样性和不确定性有效地结合起来.首先,在目标空间定义虚拟最优解,利用个体区间距离建立收敛性度量;其次,利用分区参数将搜索空间划分成若干个子空间,个体的搜索空间多样性定义为其所在子空间个体数量在种群中的比例,并通过个体与种群中所有个体的平均相似度衡量目标空间多样性;最后,结合不确定性度量,提出双空间多性能平衡函数引导算法进行最优解选择.为了验证算法的有效性,所提算法在经过区间拓展后的DTLZ多目标基准测试问题上进行测试,与近些年提出的5种优秀的算法进行结果比较.实验结果表明,所提算法在求解含区间参数的高维多目标优化问题上具有较强的竞争力.
关键词
区间不确定性
进化优化
高维多目标优化
综合平衡函数
Keywords
interval uncertainty
evolutionary optimization
multi-objective optimization
comprehensive balance function
分类号
TP18 [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
基于高维多目标序贯三支决策的恶意代码检测模型
2
作者
崔志华
兰卓璇
张景波
张文生
机构
太原科技大学大数据分析与并行计算山西省重点实验室
中国科学院自动化研究所
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期97-105,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61806138)
中央财政指导地方科技发展基金项目(YDZJSX2021A038)
+1 种基金
中国高校产学研创新基金-未来网络创新研究与应用项目(2021FNA04014)
太原科技大学研究生联合培养示范基地项目(JD2022003)。
文摘
针对传统基于二支决策的恶意代码检测方法在面对动态环境中的复杂海量数据时,没有考虑在信息不充足条件下进行决策产生影响的问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的序贯三支决策恶意代码检测模型。通过卷积神经网络对样本数据进行特征提取并构建多粒度特征集,引入序贯三支决策理论对恶意代码进行检测。为改善检测模型整体性能,避免阈值选取的主观性,本文在上述模型的基础上,同时考虑模型的综合分类性能、决策效率和决策风险代价建立高维多目标序贯三支决策模型,并采用高维多目标优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,模型在保证检测性能的同时,有效地提升了决策效率,降低了决策时产生风险代价,更好地拟合了真实动态检测环境。
关键词
恶意代码检测
序贯三支决策
卷积神经网络
高维多目标优化
基于参考点的高维多目标进化算法
多粒度
延迟决策
决策阈值
Keywords
malware detection
sequential three-way decision
convolutional neural network
high-dimensional multiobjective optimization
NSGA-III
multi-granularity
delay decision
decision threshold
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
一种双空间多性能平衡函数引导的区间高维多目标进化算法
张志霞
张志刚
王晖
崔志华
张文生
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高维多目标序贯三支决策的恶意代码检测模型
崔志华
兰卓璇
张景波
张文生
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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