基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

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％.     

机床精度对产品质量的影响

机床在很大程度上决定着一个国家的工业实力,其精度直接影响着工业产品的生产精度。本文在对机床精度产生的原因和机床精度对工业产品精度的影响研究的基础上,探究机床的养护维修工作,并阐述机床的养护维修工作中的注意事项,通过在机床的养护维修工作中加强检查、强化养护维修和零配件及时更换处理,较大程度上解决机床加工精度存在的问题和延长了机床的使用寿命。     

机械加工工艺对零件加工精度的影响及控制探析

介绍了机械加工工艺对零件加工精度的影响因素,提出了调整结合参数、数控技术、温度的控制对策;对此,还需加强施工工艺的进一步完善与创新,从而切实提高零件加工的精度。     

GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺

为了解决低压涡轮机匣异形环锻件轧制成形精度低、余量大、材料利用率低、周期长等问题,采用数值模拟与工艺试验试制相结合的方法,研究了GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺。模拟研究阐明了胀形变形量对低压涡轮机匣轧制成形锻件的应力、应变、温度分布及均匀性的影响规律,综合考虑建议胀形变形量取1.5%较为合理;胀形过程的工艺试制研究表明,通过胀形工艺对轧制成形的GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件进行整形,可显著降低锻件的椭圆度、提高锻件的尺寸精度,减小锻件余量并提高余量均匀性,提高材料利用率,同时可有效提高锻件的力学性能及其均匀性。锻件余量均匀性的提高也可有效减小低压涡轮机匣零件的机加工变形。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。