基于行为的恶意程序检测

提出了一个基于35维特征向量的恶意程序检测方法。特征向量的每一维用于表示一种恶意行为事件,每一事件由相应的Win32 API调用及其参数表示。实现了一个自动化行为追踪系统（Argus）用于行为特征的提取。实验数据集从8223个恶意可执行程序和2821个正常可执行程序中获取,并依据程序发生事件数的不同设立事件阈值,建立不同的训练集,分别用于训练贝叶斯分类器。实验表明,当事件阈值为3时,分类器达到最佳检测效果。     

一种基于分形维数的图像相似性检索特征

本文描述了一种采用小波包分解子带图像分形维数作为图像纹理特征进行图像相似性检索的方法。首先对图像进行小波包分解。每一个子带图像的分形维数构成图像的特征向量用于图像的相似性检索。实验表明,该方法计算速度快。在特征向量维数极少的情况下,该特征对于描述方向性和结构性较好的纹理具有良好效果。     

基于粗糙集的表情特征选择

为解决取得特征向量维数过高问题,提出了一种改进的粗糙集属性约简算法。运用几何特征点方法得到人脸表情的局部特征向量,引入粗糙集理论,用改进的属性约简算法对提取到的表情特征进行优化选择,去掉冗余特征和对表情分类无用的不相关信息。实验结果显示,该方法不仅实现方便,识别率高,识别所用的时间也大大减少,充分表明了该方法的有效性。     

应用本体对特征向量降维研究

在应用SVM对文本进行分类时,用传统的TFIDF算法对文本特征进行选择会产生高维特征向量问题,这个问题干扰了SVM的效率和准确性,使SVM的性能下降.为了解决SVM文本分类过程中产生的这个问题,提出一种基于本体的特征项约简方法.该方法通过本体找出特征向量中具有同义关系、组成关系和上下位关系的冗余特征项,然后对它们进行合并降低特征向量的维数.试验结果表明,采用本体约简特征向量的方法改进了SVM分类器的性能.     

基于UWPCA与粗糙集相结合的表情识别

针对现有的WPCA方法强调信息不足和提取特征维数过高问题,提出了一种改进的加权主成分分析和粗糙集相结合的方法。该算法利用加权主成分分析的原理,将特征加权和主成分分析相结合,构造了一个新的双向三中心高斯分布函数作为加权函数对图像各维特征进行加权,从而得到特征向量,再使用改进的粗糙集属性约简算法对得到的特征向量进行筛选,去除冗余信息。实验结果显示,方法是有效的。     

基于图像分解的人脸特征表示

提出一种基于图像分解的人脸特征表示方法(FRID),首先通过多方向操作,把一幅图像分解成一系列方向子图像;然后,通过欧拉映射操作,把每幅方向子图像分解成实部和虚部图像,针对每幅实部和虚部图像,分别划分出多个不重叠的局部图像块,通过统计图像块上不同数值的个数生成相应的实部和虚部直方图,一幅图像的所有实部和虚部直方图被串联成一个超级特征向量;最后,利用线性判别分析方法对超级特征向量进行维数约简,以获得每幅图像的低维表示.实验显示该方法在多个人脸数据库上获得了优于时新算法的识别结果,并且表现得更为稳定.     

融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法

流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应的Log-Gabor图像特征向量;然后使用监督保局映射算法对Log-Gabor特征向量进行维数约简,得到低维鉴别特征;最后使用最近邻分类器进行分类.该算法综合运用了Log-Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、SLPP的非线性维数约简能力,对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在Yale和PIE人脸库上的仿真实验结果证明了文中算法的有效性.     

基于流形学习和SVM的环境声音分类

为利用生态环境中各种声音包含的信息,提出一种将流形学习算法和支持向量机(SVM)相结合的生态环境声音分类技术。提取音频强度、音色、音调和音频节奏的特征集合并计算对应的特征向量,采用改进的拉普拉斯特征映射流形学习算法对特征向量进行维数约简,从而降低数据处理的复杂性。使用SVM对降维后的特征向量进行分类,发挥SVM在处理小样本、非线性及高维数据方面的优势,从而提高分类准确率。实验结果表明,该技术能对生态环境声音进行快速准确的分类。     

基于粗糙集和多通道词向量的中文文本情感特征分析

粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具,粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题,该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特征建模,采用Johnson粗糙集属性约简算法对决策表进行化简,保留最小的文本情感词特征属性集,之后再对该集合中的所有情感特征词进行词嵌入表示,最后用逻辑回归分类器验证RS-WvGv方法的有效性。另外,该文还定义了情感词特征属性集覆盖力,用于表示文本情感词特征属性集合对语料库的覆盖能力。最后,在实验对比的过程中,用统计检验进一步验证了该方法的有效性。     

一种基于图嵌入维数约简的图像检索方法

通过将维数约简技术引入检索过程,提出了一种基于图嵌入维数约简的图像检索新方法。通过构建邻接图,引入监督信息,使得图像检索过程成为有粗糙监督的学习过程。降低特征向量维数,不仅节约存储空间,而且由于在目标函数的指导下,特征空间得到优化,从而提升了图像检索的性能。     

基于Gabor小波和属性约简的人脸识别

人脸识别方法易受光照、姿态和表情变化的影响,针对这一问题,提出了一种基于Gabor小波和粗糙集属性约简的人脸识别方法。该方法先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行约简数据集,从而对所得的人脸图像特征进行降维,并采用支持向量机进行分类。实验结果表明,该算法降低了支持向量机分类器的复杂度,有较好的识别性能。     

事件超图模型及类型识别

为避免向量空间模型的独立性假设影响事件类型识别,该文提出了一种基于超图的事件类型识别方法。该方法首先用事件超图描写事件元素间的多元有序关系;然后用事件超图模型(由事件超图添加类型组件和层面组件后构成)描述某个(某类)事件在不同观测层面的属性及其结构;最后根据事件的属性及其结构计算其相似度,并借此完成事件类型识别。实验结果显示,此方法识别效率的平均F值达到83.0%,与基于向量空间模型的支持向量机方法和最大熵方法相比,此方法也具有一定优势。     

一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法

实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点，采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间，然后采用υ-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明，与采用全部属性的υ-SVM两分类方法相比，该方法具有与之相当的分类精度，但有效地降低了检测时间，减少了存储空间。     

主成分分析在图像Zernike矩特征降维中的应用

首先介绍了图像特征向量维度过高的问题以及图像特征降维处理。在讨论Zernike矩基本概念以及图像Zernike矩形状特征向量表示的基础上，指出Zernike矩特征向量一般都是高维的。在介绍主成分分析方法的基础上，指出可以将其应用到Zernike矩特征向量的降维中，并给出了降维的处理过程。最后的实验结果证明了该方法的可行性。     

采用Win32 API相关行为分析的未知病毒检测方法

针对目前基于行为分析的未知病毒检测方法需要运行可执行程序,无法检测出以静态形式存在计算机中的滴管等病毒的问题,提出了一种基于Win32 API相关行为检测PE未知病毒的方法。首先解析PE文件提取其调用的敏感Win32 API函数,然后将这些API函数按相关的恶意行为分类并形成维数固定的特征行为向量存入数据库。采用基于判别熵最小化的特征提取法自适应的精简特征项,最后利用改进的K-最近邻算法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的命中率和较低的漏判率,适用于“云安全”系统中未知病毒的检测。     

基于分辨矩阵和约简树的增量式属性约简算法

为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树,然后求出新增对象的分辨向量,并利用此向量对约简树进行修整,从而快速得到新决策表的所有约简,最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比,该算法避免了复杂的逻辑演算,提高了属性约简的更新效率,理论分析表明该算法是有效可行的。     

基于改进离散型萤火虫群优化算法和分形维数的属性选择方法

属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法。文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法(DGSO)与分形维数的属性选择方法。该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则,以DGSO作为搜索策略。为分析该方法的可行性和有效性,采用6个UCI数据集进行实验。结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析,并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析。结果表明该方法具有较高的可行性和有效性。     

面向过程追踪的知识状态描述方法研究*

针对企业知识安全管理的需求,提出了面向过程跟踪的知识状态描述方法。该方法将知识状态属性变化与知识流动过程信息关联,通过建立工作流过程状态矢量和融合过程追溯矢量表示知识流动的动态信息,结合其所对应的属性维和时间维的信息建立了知识状态的三维描述模型,实现了对知识流动过程中知识状态完整的、精确的描述。企业应用表明,在实际生产管理中该方法能够对知识状态信息进行完整描述,保证了知识流动的可追溯性,为企业知识安全管理提供了支持。     

基于MIX_FP树的粗糙集属性约减算法的研究与应用

粗糙集对于学习分析系统的属性约减模型有着重要的研究意义和使用价值。针对教育大数据高维度、不完备、增量性等现状,提出了基于不完备决策表的差别信息增量更新算法,并结合树形结构对差别信息的高效存储和粗糙集的核属性概念,设计构建了MIX_FP树,实现高维属性的有效约减。实验结果验证了该算法具有较好的运行效率和空间性能,为教育大数据的属性约减提供了有效的方法,同时为基于粗糙集理论的属性约减算法研究和及其在学习分析领域的应用提供了新的研究思路。