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公开(公告)号：CN105740712B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610130821.6
申请日：2016-03-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了基于贝叶斯网络的Android恶意行为检测方法。具体过程为：步骤一：对Android应用训练样本进行静态特征提取；步骤二：进行特征预处理，采用卡方统计的特征选择方法，计算特征和类别之间的关联程度；步骤三：构建基于贝叶斯网络分类算法的Android软件恶意行为检测模型；步骤四：将待测APK提取的特征输入到训练好的贝叶斯网络病毒检测模型中，计算出所属类别的后验概率；步骤五：步骤四中得到两个数据，分别为待测APK提取的特征属于病毒类和正常类的后验概率，通过比较选择后验概率大的类别作为该应用的分类结果。本发明能够有效的检测Android恶意应用，同时在一定程度上降低了贝叶斯网络的学习时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104166630B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410382200.8
申请日：2014-08-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F12/0813
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种可用于内容中心网络中数据缓存的面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法。本发明包括：将缓存放置方案编码为二进制符号串，1代表缓存对象，0代表不缓存对象，随机产生初始种群；计算每种缓存放置方案的收益值，找出最大收益值存入数组max；基于个体适应度划分的选择运算；基于个体相关性的交叉运算；基于基因块的变异运算；产生新的种群，即新的缓存放置方案；判断数组max是否趋于稳定，如果稳定，得到最大收益缓存放置。本发明有效降低了用户访问延迟，减少了内容重复请求率和网络内容冗余，增强了网络数据多样性，显著提高了全网缓存性能，具有更高的缓存效率。
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公开(公告)号：CN105740712A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610130821.6
申请日：2016-03-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/562
Abstract: 本发明公开了基于贝叶斯网络的Android恶意行为检测方法。具体过程为：步骤一：对Android应用训练样本进行静态特征提取；步骤二：进行特征预处理，采用卡方统计的特征选择方法，计算特征和类别之间的关联程度；步骤三：构建基于贝叶斯网络分类算法的Android软件恶意行为检测模型；步骤四：将待测APK提取的特征输入到训练好的贝叶斯网络病毒检测模型中，计算出所属类别的后验概率；步骤五：步骤四中得到两个数据，分别为待测APK提取的特征属于病毒类和正常类的后验概率，通过比较选择后验概率大的类别作为该应用的分类结果。本发明能够有效的检测Android恶意应用，同时在一定程度上降低了贝叶斯网络的学习时间。
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公开(公告)号：CN102269806B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201110115222.4
申请日：2011-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本发明的目的在于提供基于激光测距仪的两船相对位置测定方法，包括以下步骤：将激光测距仪安装在救援船上：当救援船平行靠近受援船时，激光测距仪安装在救援船的左右舷边中间，激光测距仪扫描开角的角平分线垂直于救援船的中轴线；当救援船船尾靠近受援船时，激光测距仪安装在救援船的船尾舷边上，激光测距仪扫描开角的角平分线与救援船的中轴线重合；激光测距仪实时测量各方位角的数据，对数据进行剔除粗差的处理；对剔除粗差后的数据利用快速排序法进行中值滤波处理；采用正余弦定理得到援助船相对受援船的相对位置。本发明采用了激光测距仪为测量传感器，其具有精度高，实时性好，测量范围大的优点，使得测量结果可以满足跟踪要求。
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公开(公告)号：CN104166630A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410382200.8
申请日：2014-08-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F12/08
Abstract: 本发明属于网络技术领域，具体涉及一种可用于内容中心网络中数据缓存的面向内容中心网络中基于预测的最优化缓存放置方法。本发明包括：将缓存放置方案编码为二进制符号串，1代表缓存对象，0代表不缓存对象，随机产生初始种群；计算每种缓存放置方案的收益值，找出最大收益值存入数组max；基于个体适应度划分的选择运算；基于个体相关性的交叉运算；基于基因块的变异运算；产生新的种群，即新的缓存放置方案；判断数组max是否趋于稳定，如果稳定，得到最大收益缓存放置。本发明有效降低了用户访问延迟，减少了内容重复请求率和网络内容冗余，增强了网络数据多样性，显著提高了全网缓存性能，具有更高的缓存效率。
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公开(公告)号：CN102269806A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110115222.4
申请日：2011-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本发明的目的在于提供基于激光测距仪的两船相对位置测定方法，包括以下步骤：将激光测距仪安装在救援船上：当救援船平行靠近受援船时，激光测距仪安装在救援船的左右舷边中间，激光测距仪扫描开角的角平分线垂直于救援船的中轴线；当救援船船尾靠近受援船时，激光测距仪安装在救援船的船尾舷边上，激光测距仪扫描开角的角平分线与救援船的中轴线重合；激光测距仪实时测量各方位角的数据，对数据进行剔除粗差的处理；对剔除粗差后的数据利用快速排序法进行中值滤波处理；采用正余弦定理得到援助船相对受援船的相对位置。本发明采用了激光测距仪为测量传感器，其具有精度高，实时性好，测量范围大的优点，使得测量结果可以满足跟踪要求。
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