卢文清
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：宁波大学信息科学与工程学院通信技术研究所更多>>
- 发文基金：浙江省重点科技创新团队项目国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于多特征提取和粒子群算法的图像分类被引量：6
- 2014年
- 现有图像分类大都采用单一特征,不能利用多个特征之间性能互补优势,且将特征选择与分类器构造分割开来,影响图像分类的精度和分类器的泛化能力。针对以上问题提出一种基于混沌二进制粒子群算法(CBPSO)的特征选择和SVM参数同步优化方法,利用图像的综合特征,将特征选择和SVM分类器构造结合同步优化,仿真实验结果表明,该算法能同步找出最优的特征子集和合适的SVM参数,提高了图像分类精度和分类器泛化能力。
- 卢文清何加铭曾兴斌史智慧
- 关键词：混沌搜索粒子群算法图像分类
- 基于混合特征的Android恶意软件静态检测被引量：6
- 2014年
- 当前智能手机市场中,Android占有很大的市场份额,又因其他的开源,基于Android系统的智能手机很容易成为攻击者的首选目标。随着对Android恶意软件的快速增长,Android手机用户迫切需要保护自己手机安全的解决方案。为此,对多款Android恶意软件进行静态分析,得出Android恶意软件中存在危险API列表、危险系统调用列表和权限列表,并将这些列表合并,组成Android应用的混合特征集。应用混合特征集,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM),建立Android恶意软件的静态检测模型。利用此模型实现仿真实验,实验结果表明,该方法能够快速检测Android应用中恶意软件,且不用运行软件,检测准确率较高。
- 卢文清何加铭曾兴斌樊玲慧
- 关键词：主成分分析法支持向量机ANDROID应用
- 基于Hadoop的Android软件恶意检测的研究与实现
- 当前智能手机市场中，Android占有很大的市场份额，又因它的开放性和灵活性，基于Android系统的智能手机很容易成为攻击者的首选目标，用户个人手机安全已经成为用户最为关注的问题。现今智能手机上安装有大量的特色鲜明、用...
- 卢文清
- 关键词：ANDROIDHADOOP支持向量机
- 文献传递
