排序方式： 共有19条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
6.
近年来恶意软件不断地发展变化,导致单一检测模型的准确率较低,使用集成学习组合多种模型可以提高检测效果,但集成模型中基学习器的准确性和多样性难以平衡。为此,提出一种基于遗传规划的集成模型生成方法,遗传规划可以将特征处理和构建集成模型两个阶段集成到单个程序树中,解决了传统恶意软件集成检测模型难以平衡个体准确率和多样性的问题。该方法以集成模型的恶意软件检出率作为种群进化依据,保证了基学习器的准确性;在构建集成模型时自动选择特征处理方法、分类算法和优化基学习器的超参数,通过输入属性扰动和算法参数扰动增加基学习器的多样性,根据优胜劣汰的思想进化生成具有高准确性和多样性的最优集成模型。在EMBER数据集上的结果表明,最优集成模型的检测准确率达到了98.88%;进一步的分析表明,该方法生成的模型具有较高的多样性和可解释性。 相似文献
7.
介绍了２５０ＺＧａ型渣浆泵中在运行中存在的问题和给安全生产带来的影响；介绍了ＺＭＨＺ型机械密封技术的改造、运行情况。 相似文献
8.
为了解决视觉惯性组合导航系统绝对航向信息缺失与姿态发散的问题,进一步提升系统定位精度,设计并实现了针对未知磁场环境下的自适应视觉惯性地磁紧耦合定位系统。基于常用的三轴磁力计内外参数联合标定原理,提出了一种地磁信息全局及帧间约束残差构建方法。通过磁强度差异动态调整融合权重,利用非线性优化方法设计视觉/惯性/地磁紧耦合系统实现自身运动状态估计。最后,在校园环境下开展户外实验。实验结果表明：该系统能够在部分建筑及车辆磁场干扰环境下稳定运行,定位精度均优于0.8%(RMSE),相比于VINS位置误差平均降低了约24%,且具有良好的实时性。磁力计及自适应融合方法的引入可以有效改善现有视觉惯性导航系统的定位性能,为无人系统提供高可靠性的实时定位结果。 相似文献
9.
10.