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针对恶意样本行为分析,该文提出了一种组合机器学习框架,首先对应用程序编程接口(application programming interface,API)序列中调用的依赖关系进行功能层面上的分析,提取特征,使用随机森林进行检测;其次利用深度学习中的循环神经网络处理时间序列数据的特性,在冗余信息预处理的基础上,直接对序列进行学习和检测;最后对2种方法进行了组合。在恶意软件样本上进行的实验结果表明:2种方法均可有效检测恶意样本,但是组合学习的效果更优,AUC(area under the curve of ROC)达到99.3%,优于现有的类似研究结果。 相似文献
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以钛酸四丁酯为原料,采用溶胶-凝胶法制备纯纳米TiO2和铜掺杂、钕掺杂、铜钕共掺杂TiO2,用X射线衍射、傅里叶红外光谱对其进行表征,用15W紫外灯作光源,20mg/L的偏二甲肼污水作为光催化反应模型污染物,研究TiO2的光催化性能,考察掺杂量对降解率的影响,结果表明,掺杂改变了TiO2的晶胞参数,提高了TiO2的光催化活性,共掺杂具有协同效应,共掺杂样品中铜离子摩尔分数为2.0%,钕离子摩尔分数为1.5%时其光催化性能最好.在25℃下,偏二甲肼废水质量浓度为20mg/L,加入催化剂质量浓度为0.6g/L,降解60min时,偏二甲肼废水的降解率达到93.4%. 相似文献
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用电沉积方法得到了不同浓度硫酸锌电解 分形凝聚图像,进行图像处理,得到了其分形维数与浓度的关系曲线,用粒子扩散限制凝聚模型解释了此关系。 相似文献
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