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1.
3.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
4.
为揭示钻井液浸泡岩石产生表面形貌损伤引起井壁失稳,选取砂岩、页岩岩样,利用三维光学显微镜,对不同温度钻井液浸泡作用前后的岩石表面形貌进行测试,定量分析其特征参数,探讨温度对岩石表面形貌的影响机制及损伤度。结果表明:随温度的升高,特征参数Sa、Sq、Sk整体上呈增大趋势,特征参数Sr整体上呈减小趋势,导致其形貌轮廓的粗糙度、离散性、波动性增加,轮廓起伏度降低,对称性优于浸泡前;在30~120 ℃时,形貌损伤度逐渐增加,在120~150 ℃时,形貌损伤度降低,形貌损伤度极值点TS在120~150 ℃之间。砂岩和页岩的高度特征参数的损伤度大于纹理特征参数的损伤度。 相似文献
5.
针对液晶屏(LCD)导光板表面缺陷检测方法存在漏检率和误检率较高,对产品表面复杂渐变的纹理结构适应性差的问题,提出一种基于改进相干增强扩散(ICED)与纹理能量测度和高斯混合模型(TEM-GMM)的LCD导光板表面缺陷检测方法。首先,构建ICED模型,基于结构张量引入平均曲率流扩散(MCF)滤波,使得相干增强扩散(CED)模型对缺陷的细线状纹理有良好的边缘保持效果,并利用相干性得到缺陷纹理增强和背景纹理抑制的滤波后图像;然后,根据Laws纹理能量测度(TEM)提取图像纹理特征,将图像的背景纹理特征作为离线阶段高斯混合模型(GMM)的训练数据,使用期望最大化(EM)算法估计GMM参数;最后,计算待检测图像各像素的后验概率,并将其作为在线检测阶段缺陷像素的判断依据。实验结果表明,该检测方法在导光颗粒随机、规则两种分布的缺陷图像测试数据组上的漏检率和误检率分别为3.27%、4.32%和3.59%、4.87%。所提检测方法适用范围广,可有效检测出LCD导光板表面划痕、异物、脏污和压伤等类型的缺陷。 相似文献
7.
本文提出了一种二质量块声带模型的声带麻痹特征参数分析方法,建立二质量块声带模型来提取声带麻痹的相关特征参数,分析声带麻痹不对称系数和声门下压对声带振动和声门气流体速度的影响,研究不对称系数和声门下压与基频之间的相关性,得到其定量表达式,实验结果表明,当Ps由0.02atm增加到0.05atm时,β=1.0与β=0.7的基频差值变化量22.340Hz,当β由0.9减小到0.7时,Ps=0.02atm与Ps=0.05atm的基频差值变化量为7.288Hz,声带麻痹时F0与β和Ps呈正相关,F0对β的敏感程度大于Ps。 相似文献
8.
9.
为确定立式主轴式滚磨光整加工过程中滚抛磨块尺寸、加工位置以及接触力大小对于工件表面加工效果的影响。采用不同尺寸的球形磨块对(34×20)mm不锈钢直角钢片进行加工,以加工后工件表面的平均粗糙度值以及工件表面加工纹理作为评价指标,探讨磨块尺寸、工件装夹位置以及工件所受接触力与加工效果之间的关系。实验结果表明:磨块尺寸D=3mm或D=4mm明显优于D4mm时的加工效果,使用3mm或4mm磨块加工工件,可使工件表面平均粗糙度降低到0.254um左右,当工件中心距离滚桶底部z=75mm时,表面均匀性最好;z=55mm时,表面均匀性次之;z=65mm时,工件表面划痕仍然可见;随着磨块尺寸的增加以及加工深度的增加,接触力大小越来越大,磨块尺寸、加工位置及接触力大小对于加工效果均有显著影响。磨块尺寸越小,加工效果越好;工件位于距离填充磨块表面中上部时,加工效果最好;工件加工效果受接触力大小影响,但不成比例关系。 相似文献
10.
针对不同状态的浮选泡沫图像之间纹理结构相似、颜色差异不明显的问题,提出一种基于色调、饱和度和亮度(HSV)颜色空间的完全局部二进制模式(CLBP)纹理提取的浮选泡沫状态识别方法。首先使用双域去噪在保留纹理细节的同时滤除图像噪声,然后转换为HSV图像,在H、S和V颜色分量上分别提取三个尺度的CLBP纹理特征。将提取的纹理特征归一化后线性排列,建立高维度的纹理分类模型。最后通过一对一模式的支持向量机分类器对四类泡沫状态的样本集进行纹理提取后的分类训练与测试。结果表明,该方法对不同浮选泡沫状态的分类正确率较高,优于其他纹理描述方法,适用于浮选泡沫状态的识别。 相似文献