基于集成学习的安卓恶意程序检测技术

随着安卓恶意程序的数量的急剧增加,恶意程序检测已成为一个重要的研究课题.然而,目前许多研究表明,恶意程序的检测仍然需要改进,安卓的碎片问题和需要root权限,阻碍了这些方法的广泛使用.现有的杀毒程序依赖于需要实时更新的签名数据库,这无法检测出零日恶意程序.在本文中,我们提取了安卓程序中的特征,进行混合,选择集成算法中的DECORATE算法,并用WEKA工具辅助进行分类恶意程序的检测.该方法最终达到95.8%的检测精度,同时我们在真实的数据集上经过十折交叉验算实验及对比.     

基于云雾结合的工件深度学习识别问题研究

统工业自动分拣存在工件识别准确率不高、特征定义复杂等问题,虽然新兴的深度学习为此类问题提供了较好的解决方法,但仍存在对边缘端设备计算能力要求较高的问题,为此本文提出一种基于云雾结合的工件识别算法,即在云端采用改进ALEXNET卷积神经网络进行训练,然后将训练好的模型下载到雾(边缘)端设备,对工件进行实时识别.对100个不同工件进行实验,结果表明:改进后识别准确率从ALEXNET的98%提高到99%,模型参数减少25%,同时可以充分利用云端的强大计算能力与边缘设备的实时性,为智能工件识别提供了一种新途径.     

大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息编解码系统,采用残差网络从信道样本中学习并完成信道预测,并通过多分辨率的卷积操作以及针对不同压缩率改变网络结构,从而更好预测信道状态.实验结果表明:与LASSO,TVAL3,CSINet等方法相比,MCSINet可以显著提高恢复信道状态信息,并且具有更低的误码率,复杂度和时延.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

"花瓶"一无所用?独立董事对公司创业导向的影响

近年来,创业导向前因研究的焦点已渐从外部环境转至企业及管理者层面.其中有关管理者层面的因素涉及董事会整体和CEO,鲜有研究考察其他类别董事(如独立董事)对创业导向的影响.基于此,文章整合合法性理论与信号理论,预测和检验独立董事与创业导向的关系.基于信息传输、软件和信息技术服务业A股上市公司2011—2016年的面板数据,实证结果表明,独立董事的存在通过增加企业合法性促进创业导向,当独立董事中存在"学者董事"时,上述关系的强度增强;而企业所在地区制度发展水平较高时,上述关系的强度减弱.文章具有一定的理论和实践意义.     

基于核函数强化学习的抗干扰频点分配

针对学习未知动态的干扰图样问题，提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反，所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先，通过核函数的强化学习来应对维度诅咒问题。其次，基于近似线性相关性的在线内核稀疏化方法，确保了抗干扰频点分配算法的稀疏性。最后，仿真结果验证了所提算法的有效性。得益于稀疏化码字对于系统动态特性的学习，所提算法与传统基于Q学习的抗干扰频点分配算法相比，收敛时间更短，并且可以快速规避外部未知干扰源的干扰。     

关于大学生创业教育的思考

近年来,大学生创业教育渐渐成为社会热议的话题之一。文章在分析大学生创业现状以及影响他们创业因素的基础上,提出加强师资队伍建设、因地制宜开展大学生创业教育、引导学生体验创业实践以做好大学生创业教育。     

“互联网+”新形势下大学生创业对策研究——以许昌市为例

许昌作为首批国家级创业型城市,在"大众创业,万众创新"工作中起步早、政策实、成效足,在"互联网+"新形势下,研究如何服务大学生这一"创业思维新、创新能力强、成长速度快、发展潜力大"的创业群体,激发全社会创新创业活力,对进一步调整创新创业扶植政策、优化创新创业环境、助推经济社会健康可持续发展具有较强的现实指导意义。     

基于深度无监督学习的图像分类算法

为了取得精确的图像分类效果,一方面需要提取大量的图像特征数据进行样本分析,另一方面大量的数据又造成了维数灾难.因此,为了解决信息全面与维数灾难的矛盾,引入了深度学习.深度学习利用分层结构处理复杂的高维数据,可以完成复杂函数的逼近,是一类具有多层非线性映射的学习算法,但深度学习模型优化困难且对隐层参数敏感.针对上述问题,将无监督算法引入深度学习,这种学习方法无须人工设计特征提取数据,训练过程中样本标签是未知的.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下,可以大大降低计算复杂度,具有一定的时效性.