尹传环
- 作品数：17 被引量：84H指数：6
- 供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于支持向量数据描述的报警融合方法被引量：1
- 2015年
- 报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节,然而不同的攻击类型具有不同的数据特点,统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法,并且结合模拟退火的思想,根据不同的攻击类型,选择适合它的属性和核参数,剔除冗余特征,避免样本不均衡产生的影响,通过局部检测、数据融合以及最终的决策分析,提高了报警的检测率,降低了漏报率。通过KDD99数据集对提出的方法进行了验证。
- 曹薇薇尹传环牟少敏
- 关键词：支持向量数据描述模拟退火报警融合检测率
- 基于分类的中文文本摘要方法被引量：8
- 2018年
- 是自然语言处理领域中一项重要的研究内容,根据实现方式的不同其分为摘录式和理解式,其中理解式文摘是基于不同的形式对原始文档的中心内容和概念的重新表示,生成的文摘中的词语无需与原始文档相同。提出了一种基于分类的理解式文摘模型。该模型将基于递归神经网络的编码-解码结构与分类结构相结合,并充分利用监督信息,从而获得更多的摘要特性;通过在编码-解码结构中使用注意力机制,模型能更精确地获取原文的中心内容。模型的两部分可以同时在大数据集下进行训练优化,训练过程简单且有效。所提模型表现出了优异的自动摘要性能。
- 庞超尹传环
- 关键词：递归神经网络文本摘要文本分类
- 单类支持向量机的研究进展被引量：20
- 2012年
- 单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单类支持向量机的两种主要方法,阐述各种关于单类支持向量机的改进,包括使用未标号数据、选择样本点以及修改优化目标。对单类支持向量机做了总结。
- 尹传环牟少敏田盛丰黄厚宽
- 关键词：支持向量机单类支持向量机分类器
- 深度强化学习中状态注意力机制的研究被引量：8
- 2020年
- 虽然在深度学习与强化学习结合后,人工智能在棋类游戏和视频游戏等领域取得了超越人类水平的重大成就,但是实时策略性游戏星际争霸由于其巨大的状态空间和动作空间,对于人工智能研究者来说是一个巨大的挑战平台,针对Deepmind在星际争霸Ⅱ迷你游戏中利用经典的深度强化学习算法A3C训练出来的基线智能体的水平和普通业余玩家的水平相比还存在较大的差距的问题。通过采用更简化的网络结构以及把注意力机制与强化学习中的奖励结合起来的方法,提出基于状态注意力的A3C算法,所训练出来的智能体在个别星际迷你游戏中利用更少的特征图层取得的成绩最高,高于Deepmind的基线智能体71分。
- 申翔翔侯新文尹传环
- 关键词：智能体
- 结构化数据核函数的研究
- 核函数是支持向量机中非常重要的一个研究方向,尽管在统计学习理论出现之前,核函数的概念与技术早已存在,但它在机器学习中真正的成功应用,是从支持向量机开始的。正是支持向量机与核函数技术的结合,才使得以支持向量机为代表的核机器...
- 尹传环
- 关键词：支持向量机核函数马尔可夫模型入侵检测
- 一种面向间隙核函数的快速算法被引量：3
- 2007年
- 间隙核是一种应用非常广泛的字符串核,在文本分类和蛋白质分类中都取得了很好的效果.本文提出了一种应用在入侵检测领域的间隙核,称为长度加权核.并且提出了一种基于后缀核的动态规划算法,能够有效计算变长度加权核.另外,本文提出了一种位并行算法,能够加速定长度加权核的计算.实验表明在满足位并行的条件下这种快速算法比现有的几种计算间隙核的算法更为快速,而且应用在入侵检测中能够取得较好的效果.
- 尹传环田盛丰牟少敏
- 关键词：核方法位并行
- 基于SVM的安卓恶意软件检测被引量：4
- 2017年
- 为了有效检测恶意软件,减少恶意软件对安卓平台的安全造成的威胁,在对现有数据集分析研究的基础上,提出概率统计和特征抽取两种策略,分别用这两种策略对提取的特征进行降维处理,减少不确定性数据,再用线性支持向量机(support vector Machine,SVM)分类,模型训练时间缩短为原来的16.7%,并且检测未知恶意软件的准确率明显提高。将该降维策略在其他常用算法上进行试验,结果表明改进后的数据有助于提高这些算法的分类准确率。
- 张玉玲尹传环
- 关键词：SVM概率统计特征抽取降维
- 依特征频率的安卓恶意软件异常检测的研究被引量：5
- 2018年
- Android系统由于开源性和可移植性等优点,成为市场占有率最高的移动操作系统。针对Android的各种攻击也层出不穷,面向Android的恶意软件检测已成为近些年移动安全领域非常重要的一个环节。面临的问题包括恶意软件收集困难,异常样本和正常样本比例不平衡。为了有效应对上述问题,提出了Droid-Saf框架,框架中提出了一种挖掘数据隐含特征的数据处理方案;把样本特征包含的隐藏信息当作新的特征;建模时将样本特征融入算法当中,建立动态的松弛变量。应用静态分析方法反编译apk,用改进的svdd单分类器分类,克服了恶意软件检测系统中非正常软件收集困难的不足,降低了异常检测的漏报率和误判率。实验结果验证了该算法的有效性和适用性。
- 张玉玲尹传环
- 关键词：安卓系统恶意软件数据挖掘异常检测SVDD
- 基于协同聚类的多核学习被引量：6
- 2008年
- 针对实际应用中经常出现的异类数据源,采用多核学习的支持向量机受到关注.然而随着核函数数量的增多,计算量也随之大大增加.为了解决这一问题,该提出了一种利用协同聚类对多核支持向量机的训练数据进行简化的方法,可以减少支持向量机的数目,从而减少计算量.实验结果显示,提出的方法可以提高多核支持向量机的效率,同时还不会影响分类精度.
- 牟少敏田盛丰尹传环
- 关键词：协同聚类多核学习核函数支持向量机
- 机器学习置信度机制研究综述被引量：5
- 2014年
- 置信的机器学习一直是机器学习领域研究不可或缺的部分与目标.根据置信度形成的机制与方法,将机器学习的置信度机制分为3类.本文分别阐述了3类机制的基本原理、实现方法和最新的研究进展,并在此基础上对3类置信度机制进行了比较分析.最后,讨论了存在的问题,指出了研究的方向.
- 蒋方纯田盛丰尹传环
- 关键词：置信度
