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FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机 控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压 加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适 应阈值控制换相滤除了换相过程中的过零点干扰信号,增加了系统稳定性.电机控制器结构简单,不需位置传感器 及硬件滤波等电路模块.基于FPGA实验表明,该控制器启动效果好,电机运行稳定,最高转速达到13 785 r/min.     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

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.     

面向初等数学的知识点关系提取研究

随着互联网技术的发展,在线教育已经改变了学生的学习方式.但由于缺乏完整的知识体系,在线教育存在着智能化程度低和"信息迷航"的问题.因此,构建知识体系成为在线教育平台的核心技术.知识点间的关系提取是知识体系构建的主要任务之一,目前比较高效的关系提取算法主要是监督式的.但是这类方法受限于文本质量低、语料稀缺、标签数据难获取、特征工程效率低、难以提取有向关系等挑战.为此,基于百科语料和远程监督思想,研究了知识点间的关系提取算法.提出了基于关系表示的注意力机制,该方法能够提取知识点间的有向关系信息.结合了GCN和LSTM的优势,提出了GCLSTM,该模型更好地提取了句子中的多点信息.基于Transformer架构和关系表示的注意力机制,提出了适用于有向关系提取的BTRE模型,降低了模型的复杂度.设计并实现了知识点关系提取系统.通过设计3组对比实验,验证了模型的性能和效率.     

高原、生态与文化:《从地方性知识到生态文明》评介

范长风《从地方性知识到生态文明——青藏边缘文化与生态的人类学调查》一书,是一部探讨生活在青藏高原上的各族民众面对日益加剧的生态压力和生态环境问题时,如何借助地方性组织、运用地方性知识来保护高原生态环境的民族志.该书的出版对青藏高原的生态文明建设具有借鉴和启发意义.     

冻结黏土的强度与变形特性及参数研究

为了更全面地分析冻土的强度与变形特性,以皖北某矿取样的原状黏土为研究对象,进行不同温度(-5℃、-10℃、-15℃)下的单轴抗压强度试验和三轴剪切强度试验.试验结果表明,在试验温度下,试样单轴抗压强度的应力-应变曲线为应变软化型;试验条件下,冻土三轴剪切应力-应变曲线可以用双曲线模型描述.随着温度的降低,冻土的单轴抗压强度和弹性模量均增加.初始弹性模量和极限偏应力均与围压呈正相关,与温度呈负相关.冻土的抗剪强度随围压增加而增大,随温度增加而减小.通过冻土三轴试验得到的抗剪强度指标推算单轴抗压强度,可以为人工冻结法施工提供理论依据.     

新中国早期的清华大学校园规划研究(1949—1966年)*

本文以新中国成立后至二十世纪六十年代清华大学先后经历的两小两大 4 次规划为研究对象，在综述既有研究的基础上，根据新史料综论其规划背景、设计机构、 规划内容等，着重评述 1954 年和 1960 年两版总体规划的目标、原则、方法及其实施，其中 1960 年版总体规划堪称彼时清华乃至全国校园规划的集大成者。同时阐述历次规划间的差别与联系，论证苏联教育模式和规划思想对我国校园空间规划的深刻影响。二十世纪五、六十年代清华校园规划是毛泽东时代校园规划的集大成者，其发展经历了新中国成立初的短暂过渡、全面学苏和自辟蹊径三个阶段， 通过校园规划在空间形态上体现了二十世纪五十年代教育体制的巨大变革，折射出那一时期新中国的国家建构过程。     

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.