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近年来,随着手机和移动互联网的普及,APP市场蓬勃发展,但也由于其广泛性逐渐成为了违法犯罪的“重灾区”,大量仿冒APP和赌博、诈骗类APP对社会治安构成极大的威胁。为了更加快速有效地识别仿冒APP、赌博诈骗等违法APP,从互联网搜集了海量APP,基于图像深度学习算法、文本分析算法、指标评价算法提出了一种违规APP的相似推荐模型。该模型对APP图标、截图、名称、服务器IP、框架结构和开发者SHA1签名6个维度进行相似综合评价,从30余万个APP中发现了5 197个APP存在相似,关联出55 965个相似APP,并基于异常APP库推荐出8 233个异常APP。 相似文献
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论文研究基于神经网络的股票预测方法,针对目前存在的问题,通过模糊理论与动态神经网络的结合提出一种更为适合现状的动态模糊神经网络DFNN(Dynamic Fuzzy Neural Network)股票预测模型。首先对采集的股票信息进行属性提取,然后利用粗糙集理论中的信息熵算法进行属性约简、删减冗余信息,最后用约简后的数据作为动态模糊神经网络的输入属性进行训练预测,并在算法模型中运用分级学习的思想,能在一定程度上实现预测某一只股票短期内大致走势的功能。实际操作中更能为股票的多重选择进行推荐,降低投资的风险,有着较高的实用性。 相似文献
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