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基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取 预览
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作者 陈斌 周勇 刘兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期153-158,共6页
传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,容易造成误差累积。为解决该问题,在卷积双向长短期记忆网络的基础上,提出一种事件触发词抽取方法。通过卷积操作提取单词上下文语境信息,同时利用长短期记忆网络保留... 传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,容易造成误差累积。为解决该问题,在卷积双向长短期记忆网络的基础上,提出一种事件触发词抽取方法。通过卷积操作提取单词上下文语境信息,同时利用长短期记忆网络保留句子级别特征,从而提高事件触发词的抽取性能。在ACE2005英文语料上的实验结果表明,该方法在事件触发词识别与分类阶段的F值达到69.5%,具有较好的抽取性能。 展开更多
关键词 事件抽取 触发词 卷积神经网络 循环神经网络 自然语言处理 特征提取
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基于依存语法的祈使句分类研究 预览
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作者 涂锦宇 朱敏 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期279-283,322共6页
针对人机交互中最为常见的祈使句语句,结合汉语祈使句依存语法的特征,提出一种基于核心词语义的祈使句分类方法。它利用依存语法提取祈使句中具有语义特征的核心词,再利用Word2Vec将词分布式表示。用核心词的词向量计算该祈使句和类别... 针对人机交互中最为常见的祈使句语句,结合汉语祈使句依存语法的特征,提出一种基于核心词语义的祈使句分类方法。它利用依存语法提取祈使句中具有语义特征的核心词,再利用Word2Vec将词分布式表示。用核心词的词向量计算该祈使句和类别之间的相似度,从而实现为祈使句分类。实验结果表明,利用依存语法的特征提取方法,结合将核心词组合表示为词向量后进行分类,在57个类别的分类结果中有92.64%的正确率。 展开更多
关键词 依存语法 特征提取 类别特征 短文本分类 词向量
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基于JAVA的软件故障自动检测系统设计 预览
3
作者 林丽红 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期183-186,共4页
为了提高软件的故障自动检测能力,进行软件故障自动检测系统优化设计,提出基于JAVA的软件故障自动检测系统。系统由软件故障数据采集模块、故障信息融合模块、特征提取模块、信息集成处理模块和故障专家系统诊断模块组成。在DSP和逻辑PL... 为了提高软件的故障自动检测能力,进行软件故障自动检测系统优化设计,提出基于JAVA的软件故障自动检测系统。系统由软件故障数据采集模块、故障信息融合模块、特征提取模块、信息集成处理模块和故障专家系统诊断模块组成。在DSP和逻辑PLC中进行故障检测系统的集成开发。采用数据融合滤波技术进行软件故障信息的多传感器采集,对采集的故障采用自适应功率放大进行信息增强处理,提高故障的类别属性诊断能力,在故障信息融合中进行故障特征挖掘,提取反映软件故障类别的关联特征量,在专家系统进行故障识别和智能诊断。在JAVA开发工具下进行软件故障自动检测系统的模块化开发设计。测试结果表明,设计的软件故障检测系统具有很好的故障诊断能力,故障检测的准确率较高。 展开更多
关键词 JAVA 软件故障 自动检测 特征提取 数据融合滤波技术 故障特征挖掘
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基于多尺度轮廓段的形状特征提取与识别 预览
4
作者 韦琪 王连明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期187-191,共5页
形状识别是计算机视觉与模式识别领域的重要研究内容。形状的特征选取与描述是形状识别的研究热点。针对现有识别方法的不足,提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述,进行特征提取的方法。对每个形状均在6种尺度下进行特征提取,每种尺度... 形状识别是计算机视觉与模式识别领域的重要研究内容。形状的特征选取与描述是形状识别的研究热点。针对现有识别方法的不足,提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述,进行特征提取的方法。对每个形状均在6种尺度下进行特征提取,每种尺度选取5种轮廓段特征参数,实现了对形状的特征描述。在形状识别阶段,使用动态时间规整(DTW)算法度量形状描述子之间的匹配距离,实现形状识别。分别在Kimia99、Kimia216和MPEG-7数据库中进行算法验证,结果表明基于多尺度轮廓段的形状特征描述子具有旋转、缩放、平移和局部遮挡不变性,识别率优于现有算法. 展开更多
关键词 形状描述 特征提取 形状识别 多尺度
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一种虹膜特征提取与匹配方法 预览
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作者 郭慧杰 王超楠 +2 位作者 杨倩倩 韩一梁 杨昆 《宇航计测技术》 CSCD 2019年第1期17-21,共5页
人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜... 人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 虹膜识别 模式分类 特征提取 特征匹配
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fMRI在注意缺陷多动障碍症的应用 预览
6
作者 李楠 张芳芳 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第3期121-125,共5页
注意缺陷多动障碍ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder)是一种常见的心理障碍疾病。针对静息态功能磁共振rs-fMRI(Rest state-functional magnetic resonance imaging)成像的ADHD分类问题,提出一种基于字典学习的特征提取方... 注意缺陷多动障碍ADHD(Attention Deficit Hyperactivity Disorder)是一种常见的心理障碍疾病。针对静息态功能磁共振rs-fMRI(Rest state-functional magnetic resonance imaging)成像的ADHD分类问题,提出一种基于字典学习的特征提取方法对ADHD病人与正常人进行分类。利用字典学习对训练样本提取不同的成分因素,得到一个四维脑图像;用参数矢量化将脑图像的时间序列转化为一维数组,得到ADHD病人和正常人的特征;利用支持向量机(SVM)进行分类。实验结果显示,基于字典学习的特征提取的方法得到的平均分类准确率达到77.60%,表明该方法有助于对ADHD病人与正常人的分类,为ADHD病人与正常人分类的研究提供了一种方法。 展开更多
关键词 ADHD rs-fMRI 字典学习 特征提取 SVM
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基于码元包络幅值提取的网络入侵检测算法 预览
7
作者 张创基 《智能计算机与应用》 2019年第2期155-158,161共5页
为了提高无线网络对移动终端高级持续性入侵检测的准确性,提出基于码元包络幅值提取的无线传感网络移动终端高级持续性入侵数据检测算法。构建无线传感网络的码元传输信道分布模型,提取无线传感网络传输流量序列的码元包络幅值特征量,... 为了提高无线网络对移动终端高级持续性入侵检测的准确性,提出基于码元包络幅值提取的无线传感网络移动终端高级持续性入侵数据检测算法。构建无线传感网络的码元传输信道分布模型,提取无线传感网络传输流量序列的码元包络幅值特征量,根据码元包络幅值特征提取结果进行融合聚类处理,采用大数据信息融合和关联规则挖掘方法进行无线传感网络移动终端高级持续性入侵检测。仿真结果表明,采用该方法进行无线传感网络移动终端高级持续性入侵检测的准确性较高,抗干扰性较好,提高了网络的安全性。 展开更多
关键词 码元 包络幅值 特征提取 网络入侵 检测
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同塔双回特高压输电线路红外图像检测研究 预览
8
作者 裴慧坤 杨兴 侯立群 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第2期212-217,共6页
基于Laplace算子的红外图像检测方法在检测同塔双回特高压输电线路红外图像过程中,仅增强红外图像对比度,未去除图像噪声,导致红外图像检测结果存在大量杂质,红外图像检测精度低。提出新的同塔双回特高压输电线路红外图像检测方法,利用... 基于Laplace算子的红外图像检测方法在检测同塔双回特高压输电线路红外图像过程中,仅增强红外图像对比度,未去除图像噪声,导致红外图像检测结果存在大量杂质,红外图像检测精度低。提出新的同塔双回特高压输电线路红外图像检测方法,利用分段灰度线性变换方法对图像进行去噪以及图像增强,基于该结果采用SIFT图像配准算法拼接图像,帧间差分得到拼接图像重合部分,获取红外图像分割结果;基于特征提取结果选用Roberts算子检测同塔双回特高压输电线路红外图像的边缘。实验结果表明,所提方法检测红外图像精确度均值高达98.2%,是一种有效的同塔双回特高压输电线路红外图像检测方法。 展开更多
关键词 同塔双回 特高压 输电线路 红外图像 SIFT算法 特征提取 检测
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基于神经网络的新疆高发病哈萨克族食管癌医学图像分型研究 预览
9
作者 排孜丽耶·尤山塔依 严传波 +2 位作者 木拉提·哈米提 姚娟 阿布都艾尼·库吐鲁克 《科技通报》 2019年第1期71-76,81共7页
目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹... 目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹理和形状特征。然后,使用BP神经网络算法构造一个分类器,对正常食管和两种中晚期食管癌图像进行分类研究。结果:共提取了14维哈萨克族食管癌X射线图像纹理和形状特征向量,应用BP神经网络算法进行哈萨克族食管癌X射线图像分类实验,基于灰度共生矩阵算法的纹理特征分类准确率为85.333%,基于Hu不变距算法的形状特征分类准确率为65.333%,而纹理和形状综合特征的分类准确率达到了97.667%。结论:本研究提取基于灰度共生矩阵算法和Hu不变距算法的食管癌图像纹理和形状特征,通过构造BP神经网络分类器对食管癌医学图像进行分型研究。结果表明BP神经网络对综合特征的分类准确率较高,为临床医生诊断食管癌提供了参考,也为后期研发食管癌医学图像计算机辅助诊断系统奠定了基础。 展开更多
关键词 灰度共生矩阵 形状不变距法 BP神经网络算法 特征提取 图像分类
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基于人脸识别的人脸漫画处理系统 预览
10
作者 储昭兵 王天宝 毛水凌 《软件导刊》 2019年第4期36-40,45共6页
为了简单、便捷、快速地实现人物肖像漫画创作,设计一种基于安卓平台的自动化肖像漫画生成系统。系统采用主动形状模型方法,对大量真实人脸进行特征分析得到平均人脸特征库,并对用户输入的人脸肖像进行特征检测、提取与筛选,然后结合漫... 为了简单、便捷、快速地实现人物肖像漫画创作,设计一种基于安卓平台的自动化肖像漫画生成系统。系统采用主动形状模型方法,对大量真实人脸进行特征分析得到平均人脸特征库,并对用户输入的人脸肖像进行特征检测、提取与筛选,然后结合漫画艺术家对人脸漫画的作画规律,对筛选的特征以及与平均人脸差异较大的特征进行归类。对不同特征采用不同夸张化方法,配以不同夸张尺度,再由计算机完成自动形变,以实现人脸肖像漫画的自动艺术化夸张,得到接近漫画创作者水平的人脸漫画。通过该系统可大幅减少漫画工作者的工作量,使普通用户也能便捷地进行人脸肖像漫画创作。 展开更多
关键词 人脸识别 人脸漫画 肖像生成 特征提取 图像处理
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基于张量投票的线性判别分析算法研究 预览
11
作者 李姣 张成毅 罗双华 《渭南师范学院学报:综合版》 2019年第5期68-74,共7页
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的分类和降维方法。针对线性判别分析中的小样本问题,改进算法通过加入张量使得算法的性能明显提升。张量投票(TensorVoting,TV)是应用张量来表征输入数据从而实现对显著特征... 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的分类和降维方法。针对线性判别分析中的小样本问题,改进算法通过加入张量使得算法的性能明显提升。张量投票(TensorVoting,TV)是应用张量来表征输入数据从而实现对显著特征的提取,在对图像数据的处理过程中具有很好的鲁棒性。因此,文章研究了基于张量投票的线性判别分析算法,实验结果表明算法稳定性较好,有效地处理了存在的小样本问题。 展开更多
关键词 小样本问题 特征提取 张量投票
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基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法研究 预览
12
作者 朱志辉 朱梅芳 《九江学院学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期61-65,共5页
为了提高电商的个性化推荐能力,满足用户偏好,提高电商的销售和购买配准性,文章提出一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法。文章对电商个性化偏好信息推荐总体构架进行了设计及个性化推荐的偏好数据进行了采集,对采集的电商个性偏... 为了提高电商的个性化推荐能力,满足用户偏好,提高电商的销售和购买配准性,文章提出一种基于遗传模糊聚类的电商个性化推荐算法。文章对电商个性化偏好信息推荐总体构架进行了设计及个性化推荐的偏好数据进行了采集,对采集的电商个性偏好数据进行了空间结构重组和样本插值拟合,以提取电商个性化偏好数据的关联特征量,并采用遗传进化方法进行特征提取的全局寻优,结合模糊C均值聚类方法,对提取的电商个性偏好数据特征进行聚类处理,根据数据聚类结果实现电商个性化推荐。仿真结果表明,采用该算法进行电商个性化推荐的准确较高,置信度水平较好,推荐满意度较高。 展开更多
关键词 遗传算法 电商个性化推荐 模糊聚类 特征提取
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图像处理在玉米虫害识别系统中的应用研究 预览
13
作者 戴宁 《牡丹江大学学报》 2019年第2期104-107,共4页
本文以玉米象为研究对象,利用图像处理的方法识别病虫害,采用基于K-means硬聚类算法的图像分割技术,通过预处理虫害图像,提取虫害形状特征,使用模糊识别区分虫害。结果表明:所得图像实现了空块区域分割,并且获得了空块区域的二值和彩色... 本文以玉米象为研究对象,利用图像处理的方法识别病虫害,采用基于K-means硬聚类算法的图像分割技术,通过预处理虫害图像,提取虫害形状特征,使用模糊识别区分虫害。结果表明:所得图像实现了空块区域分割,并且获得了空块区域的二值和彩色分割图像,从图像中能够比较准确地分割出空块区,分割效果较为理想,分割精度也很高。 展开更多
关键词 图像处理 玉米象 特征提取 模糊识别
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改进的滑动窗口算法与SVM在换道行为识别中的应用 预览
14
作者 李欢 程寒寒 +1 位作者 王吉武 安毅生 《计算机系统应用》 2019年第1期113-118,共6页
为了降低由于不良换道行为所造成的事故发生几率,需要在车辆实际驾驶过程中识别出其换道行为.本文借助IOS智能设备采集数据,建立相应的特征向量,提出基于支持向量机的车辆换道行为识别模型,其中针对连续换道行为的识别进一步提出一种改... 为了降低由于不良换道行为所造成的事故发生几率,需要在车辆实际驾驶过程中识别出其换道行为.本文借助IOS智能设备采集数据,建立相应的特征向量,提出基于支持向量机的车辆换道行为识别模型,其中针对连续换道行为的识别进一步提出一种改进的N-δ滑动窗口截取算法,用于对包含多个行为的数据进行快速划分,最后利用样本数据验证了N-δ滑动窗口截取算法的可行性和分类器的有效性. 展开更多
关键词 N-δ滑动窗口截取算法 支持向量机 车辆换道行为识别 特征提取
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基于LSTM/NN的道岔故障特征提取与识别研究 预览
15
作者 唐维华 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期159-163,共5页
道岔转辙机是保证列车安全运营的重要室外设备之一。分析道岔动作电流曲线,可以及时判断道岔的实时工作状态。采用基于长短期记忆(LSTM)模型结合传统神经网络的识别算法,从原始电流序列中自动提取特征,再根据特征利用神经网络分类器(NNC... 道岔转辙机是保证列车安全运营的重要室外设备之一。分析道岔动作电流曲线,可以及时判断道岔的实时工作状态。采用基于长短期记忆(LSTM)模型结合传统神经网络的识别算法,从原始电流序列中自动提取特征,再根据特征利用神经网络分类器(NNC)来对道岔动作电流曲线进行智能故障识别。实验结果表明,所提算法不会丢失电流曲线的有效信息,并且提高了准确率,训练集上的准确率为100%,在测试集上准确率达到了99.7%。算法能够满足铁路现场实际应用需要,对保障道岔的正常运行具有十分重要的现实意义。 展开更多
关键词 道岔故障识别 动作电流 长短期记忆 时间序列 特征提取 神经网络分类器
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基于机器视觉的制袋机裁切定位系统设计 预览
16
作者 胡宏宇 王景良 +2 位作者 朱龙彪 陈丰明 傅启桃 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第3期200-206,共7页
目的针对圆角包装袋传统裁切工艺中存在的毛刺和废料问题,设计一种基于机器视觉的高精度制袋机裁切定位系统。方法利用LED背光源、低畸变镜头、CMOS黑白相机和工控机搭建视觉系统硬件平台,在Visual Studio开发环境中,基于OpenCV函数库... 目的针对圆角包装袋传统裁切工艺中存在的毛刺和废料问题,设计一种基于机器视觉的高精度制袋机裁切定位系统。方法利用LED背光源、低畸变镜头、CMOS黑白相机和工控机搭建视觉系统硬件平台,在Visual Studio开发环境中,基于OpenCV函数库设计视觉软件,用基于最小二乘法检测图像边缘,进而标定相机,提取包装袋圆角轮廓为特征信息。系统以特征信息为匹配模板对圆角位置进行精确定位,得到亚像素级角点位置,最终控制伺服系统执行误差补偿裁切。结果该定位算法可实现16ms内精确定位圆角坐标,绝对误差小于±0.02像素点。结论基于机器视觉的定位系统具有运算速度快、定位精度高等特点,有效改进了传统制袋工艺,能够满足生产需求。 展开更多
关键词 包装袋 机器视觉 特征提取 检测 定位
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联合贝叶斯估计与深度神经网络的语音增强方法
17
作者 黄张翼 周翊 +1 位作者 舒晓峰 刘宏清 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期40-44,共5页
目前,深度学习的研究方法已经成为了语音增强算法的新趋势,而输入的特征是影响增强效果的关键因素.实验表明,输入增强过的语音特征相对原始特征能更好地提升神经网络的语音增强效果.因此,本文首先提出一种改进的Chi分布下基于听觉感知... 目前,深度学习的研究方法已经成为了语音增强算法的新趋势,而输入的特征是影响增强效果的关键因素.实验表明,输入增强过的语音特征相对原始特征能更好地提升神经网络的语音增强效果.因此,本文首先提出一种改进的Chi分布下基于听觉感知广义加权的贝叶斯估计器,接着将改进的贝叶斯估计器作为深度神经网络的输入特征提取器,进而得到一种联合深度神经网络与Chi分布下基于听觉感知广义加权的贝叶斯估计器预处理的新型网络结构.实验仿真证明,提出的联合算法较传统语音增强算法与基于深度神经网络的语音增强算法在各个噪声环境下,各种性能指标均有了明显的提升. 展开更多
关键词 语音增强 贝叶斯估计 深度神经网络 特征提取
关于机械滚动轴承故障信号诊断仿真 预览
18
作者 司加胜 唐昊 +1 位作者 李晓庆 承敏钢 《计算机仿真》 北大核心 2019年第1期403-408,共6页
滚动轴承的故障定位以及性能衰减程度的诊断能够有效地降低设备停机率。针对故障轴承的非稳态振动信号易受噪声干扰、故障识别难度大等问题,提出了一种关于机械滚动轴承故障信号的诊断方法。上述方法对已知各类型故障振动信号进行变分... 滚动轴承的故障定位以及性能衰减程度的诊断能够有效地降低设备停机率。针对故障轴承的非稳态振动信号易受噪声干扰、故障识别难度大等问题,提出了一种关于机械滚动轴承故障信号的诊断方法。上述方法对已知各类型故障振动信号进行变分模态分解(VMD),以本征模态函数(IMF)之间的Pearson相关系数为指标对VMD模态个数进行参数改进,实现振动信号自适应模态个数的VMD分解。然后利用奇异值分解(SVD)得到模态矩阵的奇异值,并以归一化后的奇异值矩阵作为故障信号的特征矩阵输入到极限学习机(ELM)进行故障定位及性能衰减程度的诊断。实验结果表明,所提方法能够有效地对滚动轴承故障振动信号进行特征提取和智能识别。 展开更多
关键词 变分模态分解 相关系数 特征提取 故障诊断 极限学习机
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深度学习彩色化算法对曝光偏差图像着色研究 预览
19
作者 马骋 孙国强 《软件导刊》 2019年第2期153-156,共4页
对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法... 对基于深度学习的图像彩色化算法进行试验与分析,发现现有彩色化算法存在对曝光偏差的图像彩色化效果不佳。针对该问题,提出一种在彩色化存在曝光偏差的灰度图像时,使用直方图均衡化预处理输入图像方法,以达到更好的彩色化效果。该方法在深度学习彩色化算法的预处理阶段,运用直方图均衡化输入灰度图像,建立一种合理的映射关系,将输入图像灰度值按照该映射关系重新均衡分布在灰度级范围上,使得图像灰度等级分明,对比度增加,细节更加清晰,更有利于神经网络提取图像特征。对彩色化算法进行对比实验,结果表明,该预处理方法对曝光偏差图像的彩色化效果更加真实,可以显著提高存在曝光偏差图像的彩色化效果。 展开更多
关键词 直方图均衡化 特征提取 曝光偏差 彩色化 深度学习
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基于GPU加速的恶意代码字节码特征提取方法研究 预览
20
作者 周紫瞻 王俊峰 《四川大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期227-234,共8页
随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一... 随着恶意代码的数量和种类增长,快速有效地检测恶意代码显得十分有必要,其中关键技术就是恶意代码特征提取.针对现有恶意代码字节码序列特征提取速度的不足,提出了一种GPU加速提取恶意代码字节码序列特征的方法.使用目前比较成熟的统一计算设备架构CUDA,将传统恶意代码字节码序列特征提取方法中字节码N-Gram特征的提取、TFIDF特征的计算等密集计算型任务移交给GPU进行并行计算.实验表明,针对不同样本文件大小的数据集,该方法均有2~4倍以上的速度提升,大幅提高恶意代码字节码序列特征提取的速度. 展开更多
关键词 恶意代码 特征提取 CUDA 字节码序列 N-GRAM
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