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基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

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吉林大学学报（理学版） 2015年第4期53卷 720-724页

作者：陈泽恩惠州学院教育技术中心广东惠州516007

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷,提出一种基于KNN-LSSVM的Android恶意行为识别模型.先采集Android用户行为样本,并提取相应特征组成特征向量;再将训练集输入LSSVM中进行学习,计算测试样本与最优分类平面... 详细信息

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷,提出一种基于KNN-LSSVM的Android恶意行为识别模型.先采集Android用户行为样本,并提取相应特征组成特征向量;再将训练集输入LSSVM中进行学习,计算测试样本与最优分类平面间的距离,如果该距离小于阈值,则直接采用LSSVM恶意行为识别,否则采用KNN算法进行恶意行为识别;最后采用仿真实验测试KNN-LSSVM的性能.实验结果表明,相对于单一KNN算法和LSSVM,KNN-LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android恶意行为的在线识别要求.

关键词：恶意行为移动终端最小二乘支持向量机 k近邻算法

基于OFDR分布式光纤三维形状传感及其误差模型研究

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基于OFDR分布式光纤三维形状传感及其误差模型研究

作者：陈泽恩天津大学

学位级别：硕士

光频域反射技术(OFDR)测量光纤中背向瑞利散射的频移以实现对外界振动、温度、应变等传感。较于传统光纤传感,基于OFDR的分布式传感具备高空间分辨率、高测量灵敏度极适合于形状传感。在手术机器人微型机械臂控制、介入导管形态感知、... 详细信息

光频域反射技术(OFDR)测量光纤中背向瑞利散射的频移以实现对外界振动、温度、应变等传感。较于传统光纤传感,基于OFDR的分布式传感具备高空间分辨率、高测量灵敏度极适合于形状传感。在手术机器人微型机械臂控制、介入导管形态感知、卫星帆板三维形态感知、飞机机翼与柔性蒙皮形态感知等方面有巨大的应用前景。本文拟开展基于OFDR的大曲率半径二维、三维形状重构及其误差模型研究,主要开展工作如下:(一)从OFDR分布式传感原理入手,重点分析了基于OFDR三维形状传感原理,将光纤中背向瑞利散射光谱频移量与弯曲半径建立联系,并从曲线论出发对空间曲线进行了参数化,利用Frenet-Serret框架将空间曲线跟形状传感中多芯光纤应变联系起来,实现了三维空间曲线重构,为本文后续实验和算法提供了理论基础。推导了基于Frenet-Serret框架的曲线重构解析式,得到曲率和挠率是重构曲线关键因素这一结论。同时通过仿真分析了框架初值、扭转等因素对于曲线重构影响。(二)提出了一种基于OFDR大曲率半径三维形状传感方法。建立了光纤不同曲率半径下应变测量误差和曲率半径重构误差的理论模型。在实验中搭建基于光频域反射的分布式形状传感实验系统,其测量多芯光纤中三个纤芯应变,将应变值打入Frenet-Serret框架以重建光纤三维形状。优化选择可测应变分辨率和传感空间分辨率,实现了从5cm到100cm大曲率半径二维形状重构。为了验证三维曲线重构精度,提出了一种基于3D打印技术的三维形状传感验证方法和误差评价方法,设计并加工了具有精确空间位置的三维空间曲线3D打印模型。通过实验实现了从5cm到100cm大曲率半径三维曲线重构,重构曲线与设定曲线均方根误差为7.2mm,二者平均欧氏距离为3.4 mm。(三)构建并验证了基于Frenet-Serret框架三维形状重构欧氏距离误差模型。首先,分析了重构空间曲线欧氏距离误差的影响因素,建立相应误差理论与仿真模型。其次,仿真分析了在不同曲率下重构空间曲线欧氏距离误差随光纤长度变化以及空间曲线不同曲率半径、挠率下应变测量误差与重构空间曲线欧氏距离误差关系。在实验中,通过设计和制作具备不同曲率和挠率3D打印模型,采用控制变量法分别固定重构曲线长度、曲率、挠率,得到欧氏距离误差与应变误差关系,且实验结果与仿真结果基本相吻合。我们发现重构空间曲线欧氏距离误差随重构曲线长度成非线性递增关系,随曲率半径的变化成非线性递增关系,随挠率变化成线性递增关系。最后分析了形状传感中的误差来源及其局限性。

关键词：分布式光纤传感光频域反射形状传感多芯光纤重构误差

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基于.NET的实验室管理系统的设计与实现

基于.NET的实验室管理系统的设计与实现

作者：陈泽恩电子科技大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的不断进步和发展，越来越多的信息处理都采用计算机来进行处理。同时信息技术也渗透到了高等院校中，对于学校的工作采用计算机技术来进行管理和处理，是一个重要的发展方向。例如对学校的选课进行管理;对教学计划进行管... 详细信息

随着计算机技术的不断进步和发展，越来越多的信息处理都采用计算机来进行处理。同时信息技术也渗透到了高等院校中，对于学校的工作采用计算机技术来进行管理和处理，是一个重要的发展方向。例如对学校的选课进行管理;对教学计划进行管理;对教师档案、学生档案等信息进行管理;对实验室进行管理等。计算机技术已经慢慢的渗透到了高等院校的各个部门，计算机技术的发展为高等院校的实验室管理提供了重要的技术手段。高校实验室是教学和科学研究的重要组成部分，是培养具有创新意识和实践能力人才的摇篮。实验室的建设和管理、实验设备的配置、实验室工作人员的素质、实验内容的设置等因素，不仅影响学校的教学和科研水平，而且关系到学校的发展前途。因此，各高校实验室对于传统的实验室管理方法都迫切需要改革，对实验室实行现代化管理。本文首先研究了目前实验室管理存在的各种问题，对比了国内外实验室管理的不同，分析了解决实验室管理的方法，结合当今社会管理手段的方法，提出了利用计算机网络技术和数据库技术相结合，开发实验室管理系统来解决上述问题。本论文进行了实验室管理系统的概要设计、详细设计（包括数据库设计、软件架构设计、软件模块设计等），最后经过系统黑盒测试和白盒测试，达到了最优的完善性和正确性。系统测试结果表明，系统功能完善，性能可靠，可以满足高校日常的实验室管理工作。本系统采用微软公司的Visual *** S2005平台工具进行开发，数据服务器采用微软公司的SQL Server2005进行开发,系统包括用户登陆模块、实验教学管理模块、实验设备管理模块、系统管理模块、报表查询模块。五大模块将现有的实验室管理与学生信息管理系统进行了结合。基于计算机网络技术和数据库技术的实验室管理系统不仅大大简化了工作人员的管理工作，提高了工作效率，而且也降低了用人单位的雇人成本，节约时间，是一种新兴的管理模式。实验室管理系统能够高效地实现各种模块设计的功能，使统计工作，预定实验室工作，查询工作紧密联系，快捷高效的实现实验室及设备的管理。

关键词：实验室管理系统 *** 数据库SQLSERVER2005

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反循环压井数值模拟及自动化压井试验研究

反循环压井数值模拟及自动化压井试验研究

作者：陈泽恩中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

自动化及人工智能化逐渐渗透到各个领域,石油行业的井控方向,也逐渐向自动化压井技术方向发展。自动化压井系统在发现井侵后,可以及时发出报警信号并且关井生成压井施工单,随后进行自动化压井。在压井过程中可以准确地采集到压井参数,... 详细信息

自动化及人工智能化逐渐渗透到各个领域,石油行业的井控方向,也逐渐向自动化压井技术方向发展。自动化压井系统在发现井侵后,可以及时发出报警信号并且关井生成压井施工单,随后进行自动化压井。在压井过程中可以准确地采集到压井参数,精确地控制节流阀开度大小,大大提高压井成功率。但是自动化压井系统在投入到油田现场使用之前,必须要进行全方面的测试,保证自动化控制的准确性和稳定性。本文研究了反循环压井数值模拟及自动化压井系统。建立反循环压井数值模型,根据数值模型计算出反循环压井过程中套管压和立管压的变化,本文采用累积泵冲数表示压井进程。并且在现场进行了反循环自动化压井现场试验,通过选择试验井场,并且对试验井场部分设备进行改造,使其达到自动化压井的标准。开展自动化压井现场试验,共进行了3组试验,对比了气侵量相同,采用不同排量压井的试验结果;压井排量相同时,制造不同气侵量压井的试验结果。经过反循环自动化压井试验结果可知,自动化压井系统可以及时准确地进行压井,将气侵循环出井,大大减少的压井工作量以及压井过程中的误差,自动化压井是未来压井方法的趋势。通过与数值模拟计算结果对比分析可知,井筒内是气体以较多的短气柱和弥散型分布为主,不是连续气柱的形式。

关键词：自动化反循环压井

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一种强干扰下视频监控的多维动态补偿方法

科技通报 2014年第6期30卷 37-39页

作者：陈泽恩惠州学院教育技术中心广东惠州516007 电子科技大学航空航天学院成都610054

提出一种强干扰下视频监控的多维动态补偿方法,在嵌入式平台系统的基础上,通过对图像的时间维度、空间维度和频率维度进行多维度分析,对图像的失真和扭曲进行衡量,然后进行多维动态补偿,从各个维度进行联合校正,最终实现好的图像质量输... 详细信息

提出一种强干扰下视频监控的多维动态补偿方法,在嵌入式平台系统的基础上,通过对图像的时间维度、空间维度和频率维度进行多维度分析,对图像的失真和扭曲进行衡量,然后进行多维动态补偿,从各个维度进行联合校正,最终实现好的图像质量输出。最后采用一幅失真图像进行测试实验,结果显示,采用多维动态补偿方法,干扰后失真度很高的图像被较好地实现补偿修复,具有很好的应用价值。

关键词：视频监控多维动态补偿强干扰

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三项式x^n-x-a的二次因式

中国科学技术大学学报 2002年第4期32卷 417-420页

作者：陈泽恩陈宏基惠州大学计算中心惠州大学数学系广东惠州516015

设n是大于 4的正整数 ,a是非零整数 ,运用Baker方法证明了 :如果三项式xn -x-a有二次因式 ,则除了n ≡ 2 (mod 6 )且a =- 1这一情况以外 ,必有n<51 2 880 .

关键词：三项式整系数多项式二次因式 Baker方法因式分解单位根

优质多抗高配玉米自交系EY560的选育与应用前景

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种子 2016年第12期35卷 113-114页

作者：陈泽恩

EY 560是C 171和S 611杂交,在F2代通过大群体、严选择选育而来的优质多抗高配玉米自交系;具有比两亲本株高穗位适中,抗病、耐旱,配合力高,生育期短、光温不敏感,结实性好等突出特点;组配的杂交种综合抗性好、品质优、熟相好、封顶性好... 详细信息

EY 560是C 171和S 611杂交,在F2代通过大群体、严选择选育而来的优质多抗高配玉米自交系;具有比两亲本株高穗位适中,抗病、耐旱,配合力高,生育期短、光温不敏感,结实性好等突出特点;组配的杂交种综合抗性好、品质优、熟相好、封顶性好、株型合理。

关键词：玉米自交系选育特征特性

联合选择特征和分类器参数的Android系统安全检测

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微电子学与计算机 2015年第2期32卷 119-123页

作者：陈泽恩惠州学院教育技术中心广东惠州51600

为了提高Android系统安全检测性能,提出一种联合选择特征和分类器参数的Android系统安全检测模型.首先提取Android系统安全检测特征,并将特征和支持向量机参数组合在一起作为一个上体,然后通过教与学优化算法模拟老师的教学过程和同学... 详细信息

为了提高Android系统安全检测性能,提出一种联合选择特征和分类器参数的Android系统安全检测模型.首先提取Android系统安全检测特征,并将特征和支持向量机参数组合在一起作为一个上体,然后通过教与学优化算法模拟老师的教学过程和同学之间的互相交流过程,找到最优特征子集和支持向量机参数,最后构建最优的Android系统安全检测模型,并进行仿真实验.实验结果表明,相对于其他Android系统安全检测模型,模型提高了Android系统安全检测准确率,改善了Android系统安全检测效率,可以满足Android系统安全检测的实时性要求.

关键词：安全检测特征选择分类器设计教与学优化算法

数据挖掘人工神经网络在结直肠癌预后预测中的研究与应用

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数据挖掘人工神经网络在结直肠癌预后预测中的研究与应用

作者：陈泽恩福建医科大学

学位级别：硕士

【目的】1.比较BP人工神经网络模型与传统方法COX比例风险模型、logistic回归模型对结直肠癌患者术后5年生存时间的预测性能。2.利用BP人工神经网络模型预测结直肠癌术后患者的生存时间并验证,探索寻找更为准确的结直肠癌术后生存时间... 详细信息

【目的】1.比较BP人工神经网络模型与传统方法COX比例风险模型、logistic回归模型对结直肠癌患者术后5年生存时间的预测性能。2.利用BP人工神经网络模型预测结直肠癌术后患者的生存时间并验证,探索寻找更为准确的结直肠癌术后生存时间的预测方法。【方法】回顾性分析2010年1月1日至2011年12月31日于福建医科大学附属第一医院收治的327例结直肠癌术后患者的病历资料。1、采用Cox多因素及二元Logistic回归筛选影响结直肠癌患者术后生存相关的因素;通过绘制并比较Roc曲线下面积来判别BP人工神经网络与logistic回归模型对结直肠癌患者术后生存的预测效果;2、运用一致性指数C来对比分析BP人工神经网络与Cox比例风险模型对结直肠癌患者预后的预测性能;3、采用配对T检验来比较BP人工神经网络模型的预测生存时间和实际生存时间,来测试模型的预测效果。【结果】1、Cox回归分析显示,CEA、手术方式、术后病理、术后化疗、围手术期输血均是影响结直肠癌术后患者预后的危险因素（P＜0.05）;通过配对T检验分析比较BP神经网络和Cox比例风险模型的50对一致性性指数C提示BP神经网络的预测性能优于Cox风险比例模型（P=0.018）。2、Logistic回归分析显示,CEA、手术方式、术后病理、肿瘤浸润深度是结直肠癌术后患者的预后影响因素（P＜0.05）;ROC曲线分析显示:BP神经网络模型的曲线下面积（0.930）大于Logistic回归模型（0.908）,Z检验分析显示差异有统计学意义（P=0.041）。3、BP神经网络模型在预测结直肠癌术后患者生存时间与患者实际生存时间的配对T检验分析显示BP人工神经网络具有较好的预测性能,差异无统计学意义（P=0.997）。【结论】1、BP神经网络模型在对非线性医学数据的处理上均优于传统Cox比例风险模型和Logistic回归模型。2、BP神经网络模型在预后生存时间上能够提供较为准确的预测,值得在临床资料等非线性数据的处理上推广。

关键词： BP人工神经网络 logistic回归模型 COX比例风险模型结直肠癌(CRC) 预后预测 Roc曲线一致性指数C