虚拟行为机制下的恶意代码检测与预防

Cohen证明了不存在一个算法可以精确地检测出所有可能的计算机病毒。MCDPM是一种基于虚拟行为机制的恶意代码检测方法,其目的是避开Cohen结论的限制,从而实现对恶意代码的有效检测和预防。MCDPM将传统的代码行为过程分解为虚拟行为发生和实际行为发生两个部分,通过对虚拟行为及其结果的监视和分析,实现对代码行为的精确检测。由于MCDPM的分析结果是建立在代码的确切行为之上,因此其判断结果是真实和准确的。对于非恶意代码,MCDPM则可以通过实际行为发生函数将其运行结果反映到系统真实环境,保持系统状态的一致性。MCDPM可以用于对未知恶意代码的检测,并为可信计算平台技术的信任传递机制提供可信来源支持。     

一种低信噪比下二相编码信号脉内特征提取方法

为改善小波脊线法在低信噪比下提取二相编码信号脉内特征的性能,提出了一种改进的小波脊线脉内特征提取方法。该方法将魏格纳-威利变换与小波脊线法相结合,利用魏格纳-威利变换对噪声的抑制来改善信噪比,通过分析二相编码信号的小波脊线特征来得到脉内特征参数。仿真结果表明,该方法在低信噪比下仍能准确提取二相编码信号的脉内特征,具有明显优越性。     

一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。     

装甲装备战斗毁伤模拟策略研究

战损规律数据是装备寿命周期各项BDAR工作的重要依据,结合物理试验数据进行战斗毁伤模拟是获取战损数据的重要途径,随着新技术手段的不断出现为探索毁伤模拟方法提供了新的契机.为此归纳总结了装甲装备战斗毁伤模拟的问题特征,综述了国内外的研究现状并剖析了现行方法对问题的解决程度,在此基础上提出了引入复杂系统的研究方法,基于三维元胞自动机和Agent技术建立了模型的仿真框架,说明了依据该方法进行问题研究的有效性和前瞻性.     

从技术特征和设计思想看航母划代

为显示不同时期同一类型军事装备在技术水平和设计思想上的巨大差别,常常用"第一代"、"第二代"这样的划代提法,使人们能很直观地明白不同装备之间的区别.但迄今为止,很少听到关于第几代航母的说法.     

我国跨境恐怖主义犯罪特征分析

现代恐怖主义正在迅速蔓延全球,恐怖主义活动已经严重威胁了各国的国家安全和人民的正常生活,而且,现代恐怖主义越来越朝着国际化的方向发展,这种国际性恐怖主义犯罪活动的危害性和有效打击难度都明显加大。我国也不可避免地卷入到跨境恐怖主义犯罪漩涡中来。深入研究我国跨境恐怖主义犯罪活动的特征,以期提高防范和惩治我国跨境恐怖主义犯罪活动的针对性。     

雷达脉冲串波形下的目标微动特征提取

研究雷达在脉冲串波形下的微动特征提取,提出了全局法和抽取法2种处理方法,并给出了波形相关参数的设计,最后进行了仿真.结果表明,所提出的2种处理方法均可有效提取微动特征,从而为雷达微动识别奠定了基础.     

内隐学习的特征及对其本土教育的启示

内隐学习就是无意识获得刺激环境中复杂知识的过程。在无意识研究热潮中,内隐学习研究获得了很大的发展。内隐学习的研究对于理解人类认识过程的本质,特别是对于探明人们获得丰富复杂知识的心理机制提供了全新的视野。本文着重探讨内隐学习的特征以及对本土教育的启示。     

一种双站交叉定位无偏估计滤波算法

针对将非线性观测方程转化为伪线性方程会产生有偏估计的缺点,基于两站纯角度信息,提出了一种对三维空间目标进行跟踪的近似无偏估计算法.该算法只需要对一对矩阵束进行广义特征分解,即可获得目标坐标和速度的估计值.计算机仿真结果表明该算法相比有偏估计算法(如伪线性卡尔曼滤波(PLKF)算法)具有更高的滤波精度,尤其当测向均方误差较大时,其优势更加明显.