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Android系统服务信息分层获取方法 被引量:2
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作者 郭芷含 罗森林 +1 位作者 柯懂湘 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期99-104,共6页
获取Android系统服务关键信息有利于实现对Android系统的漏洞挖掘和安全评估。为解决当前系统服务关键信息获取方法存在系统源码依赖度高、兼容性差导致的信息获取不全面的问题,提出一种Android系统服务信息分层获取方法。该方法通过在A... 获取Android系统服务关键信息有利于实现对Android系统的漏洞挖掘和安全评估。为解决当前系统服务关键信息获取方法存在系统源码依赖度高、兼容性差导致的信息获取不全面的问题,提出一种Android系统服务信息分层获取方法。该方法通过在Android系统的应用层、框架层和内核层分别建立完整的Binder通信行为监控视图,解析服务依赖关系、服务进程信息与接口参数规范,在不依赖源码的前提下实现系统服务关键信息的自动化获取。在多个Android设备中进行系统服务关键信息获取实验,结果表明该方法能全面地获取多项系统服务关键信息,具备更强的实用性。 展开更多
关键词 ANDROID 系统服务 关键信息获取 BINDER
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基于XGBoost模型的地铁列车运行状态仿真方法
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作者 门元昊 吴亮 +2 位作者 刘晓双 罗森林 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第3期102-106,共5页
基于物理模型及列车性能参数的地铁列车运行状态仿真方法存在着列车适配性差、参数调整成本高等问题。为了给ATC(列车自动控制)系统的研究提供更为准确、高效的模拟试验平台,提出一种基于XGBoost(极端梯度提升)算法的列车运行状态仿真... 基于物理模型及列车性能参数的地铁列车运行状态仿真方法存在着列车适配性差、参数调整成本高等问题。为了给ATC(列车自动控制)系统的研究提供更为准确、高效的模拟试验平台,提出一种基于XGBoost(极端梯度提升)算法的列车运行状态仿真模型构建方法。该方法可从实际运行数据中学习列车的控制与运行特性,可针对不同的线路环境、不同列车车型实现更准确的列车运行状态仿真。在某地铁线路采用实车进行试验,结果表明:该方法建立的列车运行状态仿真模型准确、有效,可满足实际应用需求。 展开更多
关键词 地铁列车 运行状态仿真 列车自动运行 机器学习 XGBoost算法
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融合子集特征级联预学习的封装方法研究
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作者 潘丽敏 佟彤 +1 位作者 罗森林 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1201-1206,共6页
机器学习领域中的特征选择算法可简化模型输入,提高可解释性并帮助避免维度灾难及过拟合现象的发生.针对基于封装法进行特征选择时,评价模型通常将搜索出的特征子集直接作为输入,导致算法对特征利用和评估效果受限于评价模型的特征学习... 机器学习领域中的特征选择算法可简化模型输入,提高可解释性并帮助避免维度灾难及过拟合现象的发生.针对基于封装法进行特征选择时,评价模型通常将搜索出的特征子集直接作为输入,导致算法对特征利用和评估效果受限于评价模型的特征学习能力,限制了对更适特征子集的发现能力等问题,提出一种基于级联森林结构的子集特征预学习封装法.该方法在搜索算法与评价模型之间添加多层级联森林,重构待评价特征子集为高级特征集,降低评价模型模式识别难度,提高对子集性能的评价效果.实验对比了多种搜索算法及评价模型组合,本方法可在保证分类性能的前提下,进一步降低所选特征数量,同时维持了封装法的低耦合性. 展开更多
关键词 特征选择 封装法 级联森林 特征学习
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