基于程序语义的计算机病毒检测方法

通过分析病毒程序的典型传染行为模式,总结出传染模块的典型语义特征,形成描述其语义特征的语义关系框架,在此基础上提出了一种针对未知病毒的检测方法——基于程序语义的病毒检测方法。该方法是通过抽取程序的语义关系框架,将之与病毒的语义关系框架进行匹配,达到检测未知病毒的目的。模拟实验中选取三种病毒作为样本,检测了20个程序,结果表明,在阈值D=0．9时,检测的准确率为87．5%。     

基于程序行为的计算机病毒检测方法

通过分析病毒程序的典型传染行为模式,总结传染模块中相对稳定的病毒表达模式,在此基础上提出了一种针对未知病毒的检测方法———基于程序行为的病毒检测方法,并采用语义网络对病毒表达模式进行形式化描述。该方法是通过抽取程序的行为模式,将之与病毒的行为模式进行匹配,达到检测未知病毒的目的。     

计算机病毒的行为特征及检验方法

在对计算机病毒进行研究之前,先对被研究病毒的行为特征进行全面了解,将会对后期的反汇编代码分析以及病毒查杀工作产生重大帮助。该文先是阐述了计算机病毒的行为特征,进而探究出一种基于程序行为的计算机病毒检测方法,以此用来计算机使用过程中产生的未知病毒。     

大学生网络行为方式的模糊分析

提出了大学生网络行为方式特征向量空间及网络行为方式特征向量模型,基于此模型给出了大学生网络行为方式的模糊向量表示方法以及描述大学生网络行为方式模糊向量空间的生成方法,并采用模糊聚类方法来分析大学生网络行为.依据大学生在网络中表现出的不同行为特征对他们进行模糊分类,针对分类后得到的每个大学生行为方式类别提出了相应的建议与对策,从而引导大学生合理运用网络资源促进学习,进行积极的网络交往,树立健康的网络生活方式.     

模糊标号典型相关分析及其在人脸识别中应用

把样本分布信息融于特征提取过程将有助于提高特征的分类能力.利用模糊隶属度概念,提出一种基于模糊标号典型相关分析的特征提取新方法.构造模糊标号刻画样本的分布情况,并将其与典型相关分析结合,能提取综合灰度信息和分布信息的有效判别特征.此外,针对样本不足导致的小特征值包含较多干扰信息的问题,基于矩阵理论及双空间分析思想,进一步提出双空间模糊标号典型相关分析算法,缓解了过小特征值对算法性能的影响.在ORL和组合人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力,证实了所提算法的有效性及应用价值.     

基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数研究深水油藏分类评价

针对目前深水油藏分类评价研究现状的不足,基于模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数,建立了深水油藏指标选择标准和分类评价体系。优选世界三大深水油气区19例油田的特征属性参数作为典型样品集,采用模糊聚类分析对深水油藏进行了分类,在此基础上,应用贝叶斯判别决策理论,建立了深水油藏分类评价的定量判别关系,对未知类型的深水油藏进行了定量分类评价。实例结果表明,应用模糊C均值聚类算法和贝叶斯判别函数相结合进行深水油藏分类评价是有效的,该分类评价体系考虑的油藏参数更为全面,分类结果更为明显,对于深水油田的开发具有一定的指导意义。     

声目标模糊模式识别系统及原理样机实现

针对复杂背景条件下声目标的自动识别问题,设计了一种基于模糊综合评判的声目标识别系统,该系统在对典型战场声目标特征进行充分提取与选择的基础上,建立反映目标类属特征的隶属函数库,采用先进的模糊综合评判技术实现对目标的可靠识别,对特征提取与选择、隶属函数确定、模糊评判、原理样机实现等关键问题进行了详细的讨论。实测检验表明,该系统对战场声目标具有良好的识别分类效果。     

基于Pareto协同进化算法的高维模糊分类系统设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．     

BotNet病毒检测与预防的研究

本文研究基于僵尸网络的DDoS特征,分析了僵尸网络病毒BotNet的特点与控制机制,通过蜜网和日志分析方法检测DDoS,并使用CWSandbox对仿真的僵尸网络进行分析,检测出其比较典型的行为特征。     

模糊聚类、识别、优选统一理论与循环迭代模型

模糊聚类、识别与优选是系统优化模糊集分析理论的数学基础．通过以全体样本对全体类别加权广义欧氏权距离平方和最小为目标函数,建立了模糊聚类、识别与优选决策统一的理论与循环迭代模型．其中模糊聚类是核心,模糊识别与优选决策模型均由模糊聚类导出．该模型发展了模糊数学关于模糊聚类、模糊模式识别、模糊决策理论．循环迭代模型及其多种组合模型,不仅可用于水资源系统,对其他学科领域模糊集分析同样适用．     

Fuzzy聚类的等腰直角三角形法

介绍一种仅借助于相似矩阵的新的Ｆｕｚｙ聚类的等腰直角三角形法．先通过一个简单的例子说明应用这种方法的步骤,进而论述了它的理论基础,最后用这种方法来解决“照片分类”问题,它比其他方法简捷．     

电脑横机计算机花型准备系统

本文介绍的是我们为邢台塔茨米厂TN-4CP型横机开发的一套计算机花型准备系统,详细讨论了系统数据结构的设计与实现。本系统与TN-4CR原配花型准备系统TDSF-300/F相比,功能更强,使用更方便,为实现电脑横机花型准备系统国产化奠定了基础。     

最小二乘模糊支撑向量机研究

支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化（Structure Risk Minimization,SRM）为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面。在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型。     

区间Vague集向Fuzzy集转化的一种新方法及实证分析

结合Vague集理论及一些Vague集向Fuzzy集转化的方法解释,对区间Vague集向Fuzzy集转化的方法进行了研究．结合区间Vague值的加权算术和加权几何集成算子,给出了区间Vague集的隶属度,进而给出了区间Vague值的一种有效的排序方法,并通过实例说明其有效性．     

苎麻纯落麻转杯纺分梳元件的研究——第一报:分梳辊型式和规格的模糊决策

本文应用模糊决策和模糊聚类分析相结合的处理模式。对苎麻纯落麻转杯纺适用的分梳辊型式和规格进行了研究。结果表明:此种处理模式有利于提高所得结论的可靠性与客观性,可应用于其它类似研究;纺制纯落麻转杯纱时,大工作角、大齿距、小齿高、细小齿形、光结度及耐磨性好的锯齿辊有利于改善纺纱性能和成纱质量;针辊是纯落麻转杯纺用分梳辊的发展方向。     

Fuzzy集合上的K-拟可加Fuzzy积分

利用已往给出的诱导算子，定义了Fuzzy集上的K-拟可加Fuzzy积分，讨论了它的一些性质，并给出了几个积分转化定理。     

有界闭Fuzzy数的新序

在有界闭Fuzzy数中引进了等价类、心以及主半径的概念。在此基础上 ,根据灰色系统理论的基本思想 ,运用主半径和心定义了有界闭Fuzzy数的新序 ,使得有界闭Fuzzy数的全体关于该序构成偏序集。此外 ,通过几个等价定理把依测度、积分、割集等定义的序都统一在本序之下。最后给出部分保序性结果     

Fuzzy横截和Fuzzy拟阵

本文引入了Fuzzy横截,部分Fuzzy横截的概念,证明了有限Fuzzy集族的全体部分Fuzzy横截是一个Fuzzy拟阵的全体Fuzzy独立集,给出并证明了有限Fuzzy集族具有Fuzzy横截的一个充要条件,最后利用Fuzzy点给出了Fuzzy拟阵的一个等价描述.     

网络数据包安全指标关联规则挖掘应用与研究

对网络通信中,安全指标间关联规则的挖掘速度缓慢问题进行研究。网络通信数据的高容量、多样性和复杂性,使网络安全指标间关联规则挖掘的信息处理难度较高、时间效率低,为此提出一种基于并行FP-树频集算法的关联规则数据挖掘方法并成功应用于网络通信的安全指标挖掘中。首先对网络通信数据进行Netflow流量数据采集,对其进行预处理以信息熵的形式存储。然后将频集压缩到频繁模式树上,再引入并行算法在多个处理器上为频繁模式树的节点创建条件模式库和条件模式树,在不同的并行处理器上进行同时处理,最后生成反映网络安全信息的关联规则。该方法提高了网络信息安全指标间关联规则挖掘的效率,在同样的支持度阈值和置信度阈值的条件下,可减少处理时间4~7 s。