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一种朴素贝叶斯学习辅助的接触图路由算法
被引量：
1
1
作者
陈立伟
邓家蓝
王桐
《应用科技》
CAS
2023年第1期1-6,20,共7页
接触图路由(CGR)是星际网络路由协议中的一个重要组成部分,星际网络中节点易受电磁干扰或自身资源不足影响而失效,高度依赖先验知识的接触图路由在节点意外失效时通信性能会急剧恶化。针对上述问题,提出了在接触图路由中引入朴素贝叶斯...
接触图路由(CGR)是星际网络路由协议中的一个重要组成部分,星际网络中节点易受电磁干扰或自身资源不足影响而失效,高度依赖先验知识的接触图路由在节点意外失效时通信性能会急剧恶化。针对上述问题,提出了在接触图路由中引入朴素贝叶斯学习模型来预测节点可靠性的方法。首先根据接触图路由的特点建立节点快照;然后基于节点快照进行朴素贝叶斯建模,预测节点间的不可靠性概率;最后在路由决策时考虑不可靠性概率,选择不可靠性小的节点转发数据。实验结果表明,引入朴素贝叶斯学习可以有效提高接触图路由在恶劣的太空环境中应对节点意外失效的能力,实现对数据的高效传输。
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关键词
接触图路由
星际网络
电磁干扰
节点失效
朴素贝叶斯学习
节点快照
不可靠性概率
路由决策
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职称材料
累积反馈学习的简单贝叶斯垃圾邮件过滤
被引量：
1
2
作者
张学农
张立成
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第10期209-211,共3页
给出了一种基于累积反馈学习的简单贝叶斯邮件过滤方法。在此基础上,通过领域规则的引入,对基于累积反馈学习的简单贝叶斯过滤方法进行了改进。实验结果表明累积反馈学习对不断保持和提高分类器的分类效果是必要的。
关键词
垃圾邮件过滤
简单贝叶斯
累积反馈学习
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职称材料
基于BHNB的细粒度的Android恶意应用检测模型
3
作者
孙磊
韩静丹
《计算机应用与软件》
2017年第10期310-315,共6页
为进一步提高Android恶意应用的检测效率,提出一种基于BHNB(Bagging Hierarchical Na?ve Bayesian)的细粒度Android恶意应用检测模型。该模型首先对样本库中的应用进行类别划分,并分别对其进行动态分析,提取各个应用程序的行为信息作为...
为进一步提高Android恶意应用的检测效率,提出一种基于BHNB(Bagging Hierarchical Na?ve Bayesian)的细粒度Android恶意应用检测模型。该模型首先对样本库中的应用进行类别划分,并分别对其进行动态分析,提取各个应用程序的行为信息作为特征;然后,采用层次朴素贝叶斯HNB(Hierarchical Na?ve Bayesian)分类算法对各类应用特征集合进行分别训练,从而构建出多个层次朴素贝叶斯分类器;最后,采用Bagging集成学习方法对构建出的多个层次朴素贝叶斯分类器进行集成学习,构建出基于层次朴素贝叶斯的Bagging集成学习分类器BHNB。实验结果表明,该模型能够有效检测出Android恶意应用,且检测效率较高。
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关键词
ANDROID
动态分析
层次朴素贝叶斯
集成学习
恶意应用检测
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职称材料
题名
一种朴素贝叶斯学习辅助的接触图路由算法
被引量：
1
1
作者
陈立伟
邓家蓝
王桐
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
出处
《应用科技》
CAS
2023年第1期1-6,20,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61102105)
先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室项目(AMCIT2101-08)
中央高校基本科研业务费项目(3072021CF0813)。
文摘
接触图路由(CGR)是星际网络路由协议中的一个重要组成部分,星际网络中节点易受电磁干扰或自身资源不足影响而失效,高度依赖先验知识的接触图路由在节点意外失效时通信性能会急剧恶化。针对上述问题,提出了在接触图路由中引入朴素贝叶斯学习模型来预测节点可靠性的方法。首先根据接触图路由的特点建立节点快照;然后基于节点快照进行朴素贝叶斯建模,预测节点间的不可靠性概率;最后在路由决策时考虑不可靠性概率,选择不可靠性小的节点转发数据。实验结果表明,引入朴素贝叶斯学习可以有效提高接触图路由在恶劣的太空环境中应对节点意外失效的能力,实现对数据的高效传输。
关键词
接触图路由
星际网络
电磁干扰
节点失效
朴素贝叶斯学习
节点快照
不可靠性概率
路由决策
Keywords
contact
graph
routing
interplanetary
network
electromagnetic
interference
node
failure
naive
bayesian
learning
node
snapshot
probability
of
unreliability
routing
decision
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
累积反馈学习的简单贝叶斯垃圾邮件过滤
被引量：
1
2
作者
张学农
张立成
机构
广东药学院网络中心
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第10期209-211,共3页
文摘
给出了一种基于累积反馈学习的简单贝叶斯邮件过滤方法。在此基础上,通过领域规则的引入,对基于累积反馈学习的简单贝叶斯过滤方法进行了改进。实验结果表明累积反馈学习对不断保持和提高分类器的分类效果是必要的。
关键词
垃圾邮件过滤
简单贝叶斯
累积反馈学习
Keywords
Spam
filtering
naive
bayesian
Accumulative
feedback
learning
分类号
TP311.56 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O212.1 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于BHNB的细粒度的Android恶意应用检测模型
3
作者
孙磊
韩静丹
机构
信息工程大学三院
出处
《计算机应用与软件》
2017年第10期310-315,共6页
基金
国家重点研发计划项目"协同精密定位技术"(2016YFB0501900)
国防预研基金项目(910A26010106JB5201)
文摘
为进一步提高Android恶意应用的检测效率,提出一种基于BHNB(Bagging Hierarchical Na?ve Bayesian)的细粒度Android恶意应用检测模型。该模型首先对样本库中的应用进行类别划分,并分别对其进行动态分析,提取各个应用程序的行为信息作为特征;然后,采用层次朴素贝叶斯HNB(Hierarchical Na?ve Bayesian)分类算法对各类应用特征集合进行分别训练,从而构建出多个层次朴素贝叶斯分类器;最后,采用Bagging集成学习方法对构建出的多个层次朴素贝叶斯分类器进行集成学习,构建出基于层次朴素贝叶斯的Bagging集成学习分类器BHNB。实验结果表明,该模型能够有效检测出Android恶意应用,且检测效率较高。
关键词
ANDROID
动态分析
层次朴素贝叶斯
集成学习
恶意应用检测
Keywords
Android
Dynamic
analysis
Hierarchical
naive
bayesian
Ensemble
learning
Malware
detection
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种朴素贝叶斯学习辅助的接触图路由算法
陈立伟
邓家蓝
王桐
《应用科技》
CAS
2023
1
下载PDF
职称材料
2
累积反馈学习的简单贝叶斯垃圾邮件过滤
张学农
张立成
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008
1
下载PDF
职称材料
3
基于BHNB的细粒度的Android恶意应用检测模型
孙磊
韩静丹
《计算机应用与软件》
2017
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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