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基于静态特征增强的呼吸机压力预测方法研究

基于静态特征增强的呼吸机压力预测方法研究

作者：杨帆燕山大学

学位级别：硕士

新冠肺炎疫情的全球爆发已经引起了医疗器械供应严重短缺的问题,呼吸机也成为目前最紧缺的医疗物资。然而,现在大多数呼吸机控制系统都基于PID控制器,其输出的压力无法适合具有不同程度病情的患者,并且需要医生频繁调整呼吸机的控制参数... 详细信息

新冠肺炎疫情的全球爆发已经引起了医疗器械供应严重短缺的问题,呼吸机也成为目前最紧缺的医疗物资。然而,现在大多数呼吸机控制系统都基于PID控制器,其输出的压力无法适合具有不同程度病情的患者,并且需要医生频繁调整呼吸机的控制参数,所以存在一定的局限性。因此,本文在传统的机械控制通气及统计学的理论基础上,结合机器学习及深度学习的前沿方法,来研究适合具有不同肺部特征患者的呼吸机压力预测问题,使呼吸机提供更适合当前病人所需的通气压力。首先,本文对呼吸机控制参数、病人肺部参数与时间戳之间的耦合关系进行研究。使用基于KNN的呼吸机压力变化特性表征方法,挖掘压力的多种变化模式,提出基于PFI的特征重要性分析方法,给出特征对预测模型的定量化影响,为后续进行特征工程以及模型构建提供理论基础。其次,根据特征重要性分析提出基于静态特征增强模块的呼吸机压力预测模型。预测模型利用静态协变量编码器进行静态特征增强,增加模型中静态特征的权重,使用自注意机制解决时间序列的长期依赖问题,并利用特征过滤模块和一系列门控层来排除不必要的特征,提高模型的鲁棒性。再次,提出基于改进鲸鱼优化算法的参数优化方法。优化算法与呼吸机压力预测模型间通过参数传递实现超参数调优,算法使用混沌映射初始化种群状态,改进优化算法的参数搜索阶段与自适应系数,并基于一定概率进行随机跳跃增加算法的多样性,用于提高预测模型的性能及泛化能力。最后,基于Kaggle公开的呼吸机数据集进行实验,建立数据集处理,特征分析构建,模型训练,参数优化,压力预测的具体实现方法。验证基于静态数据增强模块的模型准确性以及改进鲸鱼优化算法的有效性,并通过实验证明将改进的鲸鱼优化算法应用在预测模型上可以得到更高的精度。

关键词：机械通气静态特征自注意机制鲸鱼优化算法

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基于静态特征的有壳软件识别技术研究与实现

基于静态特征的有壳软件识别技术研究与实现

作者：刘昊贵州大学

学位级别：硕士

加壳技术是一种用于逃避静态检测方法的软件保护技术,加壳器(packer)是加壳技术的实现方式。被加壳器保护的软件被称为有壳软件,没有被加壳器保护的软件被称为无壳软件。有壳恶意软件是难以被基于无壳恶意软件的静态检测方法有效识别的... 详细信息

加壳技术是一种用于逃避静态检测方法的软件保护技术,加壳器(packer)是加壳技术的实现方式。被加壳器保护的软件被称为有壳软件,没有被加壳器保护的软件被称为无壳软件。有壳恶意软件是难以被基于无壳恶意软件的静态检测方法有效识别的,因此,在恶意软件检测过程中,有必要实现对有壳软件的有效识别,以便选择针对性的破解方法,提高对有壳恶意软件的识别精度。恶意软件开发人员为了提升恶意软件的破解成本,会使用独有/未知的加壳器保护恶意软件,即未知有壳软件,其他的有壳软件被称为已知有壳软件。如果一个软件是未知有壳软件,很有可能是新的恶意威胁,因此,在有壳技术识别过程中,实现对未知有壳软件的识别具有重要意义。本文的主要研究内容包括:1.针对以往研究中有壳软件类型识别任务存在识别精度低的问题,本文使用了具有区分性的函数调用图和文件属性特征,并提出了一种基于函数调用图和文件属性的2阶段有壳软件识别方法(2-Stage Packed software Identification method based on Function call graph and File attributes,2-SPIFF)。通过大量实验证明了2-SPIFF的有效性,2-SPIFF对有壳软件判别和加壳器类型识别的精度分别为99.80%和98.49%。2.针对以往研究中缺乏的未知类型有壳软件识别问题,本文提出了一种基于离群点识别的面向开放集的加壳器识别方法(Packer Detection method towards Open-Set base on Outlier Recognition,PDOSOR)。通过大量实验证明了PDOSOR对未知类型有壳软件判别的有效性,对未知类型有壳软件的召回率达到80.95%。3.将上述两种方法融合,本文实现了为一个带有图形界面的3阶段有壳软件识别工具(3-Stage Packed software Identification tool based on Function call graph and File attributes,3-SPIFF)。3-SPIFF将有壳软件识别分为3个阶段:阶段I有壳软件判别、阶段II未知有壳软件判别和阶段III加壳器识别。并对3-SPIFF进行了测试,测试结果表明3-SPIFF对多种软件、未知有壳软件和已知有壳软件都具有一定的识别效果。

关键词：加壳器识别特征提取静态特征开放集识别机器学习

动态特征和静态特征自适应融合的目标跟踪算法

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西安电子科技大学学报 2015年第6期42卷 164-172页

作者：张立朝毕笃彦查宇飞汪云飞马时平空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

由于大多数目标跟踪算法只采用单一静态特征或单一动态特征对目标建模,但静态特征模型不能描述目标的动态特性,并且很难适应场景复杂、快速移动和旋转等问题;而传统运动光流能够描述局部动态特性,却存在孔径问题.提出一种自适应融合动... 详细信息

由于大多数目标跟踪算法只采用单一静态特征或单一动态特征对目标建模,但静态特征模型不能描述目标的动态特性,并且很难适应场景复杂、快速移动和旋转等问题;而传统运动光流能够描述局部动态特性,却存在孔径问题.提出一种自适应融合动态特征和静态特征的跟踪方法:通过双向光流预测和误差度量自适应提取动态特征,并提取候选目标区域的静态特征,然后构造融合权重函数有效地融合动态特征和静态特征并以此构造协方差矩阵估计误差椭圆,准确描述目标尺度和方向,实现对目标精确表示;通过on-line参数更新机制对权重分配参数进行更新,实现动态特征和静态特征分配的自适应调节,能够适应目标运动速度的变化和场景变化.实验结果表明,在背景复杂的情况下,当目标快速移动或旋转时,与其他相关算法相比,该算法能够获得更好的跟踪效果.

关键词：动态特征运动度量静态特征特征融合自适应

英文手写体字符、字词识别中静态特征的作用的研究现状

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心理科学 1997年第4期20卷 343-346页

作者：宋合义荆其诚西安交通大学管理学院中国科学院心理研究所

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基于静态特征的硬件木马检测

高技术通讯 2017年第6期27卷 506-513页

作者：赵跃辉沈海华中国科学院大学计算机与控制学院北京101408 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

分析了集成电路全球化设计、制造致使集成电路易被植入硬件木马(HT)从而使其存在遭受恶意攻击隐患的硬件安全形势,以及现有硬件木马检测方法的技术特点,在此基础上提出了一种基于静态特征的硬件木马检测新方法——HTChecker。HTChecker... 详细信息

分析了集成电路全球化设计、制造致使集成电路易被植入硬件木马(HT)从而使其存在遭受恶意攻击隐患的硬件安全形势,以及现有硬件木马检测方法的技术特点,在此基础上提出了一种基于静态特征的硬件木马检测新方法——HTChecker。HTChecker基于硬件木马的静态特征利用子图同构技术来检测木马。与其他的检测方法相比,它可以快速精确地找出已知特征的硬件木马。为了不受限于机器内存的大小,该方法借助图数据库来存储电路,这样它对超大规模的电路也可以进行检测。使用ISCAS’89和OpenCores benchmark电路对HTChecker进行了评估,木马电路被随机地插入到这些电路中。实验结果显示HTChecker可以快速精确地找出木马,并且不需要"Golden Chip"的辅助。HTChecker可以有效地处理实际的VLSI设计。

关键词：硬件安全静态特征硬件木马(HT) 木马检测子图同构

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移动互联网金融下签名认证静态特征提取技术

西北大学学报（自然科学版） 2016年第6期46卷 815-821页

作者：何殿源冯筠杨晓萌西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127

在签名图像预处理研究的基础上,提出了通过提取图像形状特征、不变距特征以及基于Gabor滤波纹理方向特征而得到签名图像静态特征的方法,并通过基于稀疏表示的L1范数分类方法在提取的特征样本集上进行签名鉴别。实验结果表明,在相同10组... 详细信息

在签名图像预处理研究的基础上,提出了通过提取图像形状特征、不变距特征以及基于Gabor滤波纹理方向特征而得到签名图像静态特征的方法,并通过基于稀疏表示的L1范数分类方法在提取的特征样本集上进行签名鉴别。实验结果表明,在相同10组样本的特征集下,稀疏分类最小残差法的平均FRR和平均FAR分别为9.25%和4.63%,明显低于经典KNN法的12.15%和8.67%,也明显低于经典SVM法的13.31%和7.26%。该文的研究成果达到了移动互联网金融业务的性能要求。

关键词：互联网金融静态特征提取技术 L1范数稀疏表示

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基于静态特征和动态行为的火灾检测模型

中国安全生产科学技术 2021年第1期17卷 96-101页

作者：孙婷婷山东省船舶控制工程与智能系统工程技术研究中心山东荣成264300 威海海洋职业学院山东荣成264300

为实时准确地检测视频监控的火灾信号,减少火灾误报,提出1种基于静态特征和动态行为的火灾检测方法。利用改进的Faster RCNN检测模型,根据可疑火灾区域的颜色特征和空间特征对其进行目标检测和特征降维,与传统的Faster RCNN相比平均检... 详细信息

为实时准确地检测视频监控的火灾信号,减少火灾误报,提出1种基于静态特征和动态行为的火灾检测方法。利用改进的Faster RCNN检测模型,根据可疑火灾区域的颜色特征和空间特征对其进行目标检测和特征降维,与传统的Faster RCNN相比平均检测精度提升5%;利用ILSTM对连续帧中的特征进行累加,对短期内是否发生过火灾进行分类。连续的短期决策在1min内以多数票表决最后决策。结果表明:方法将火灾检测的准确率提升到97.92%,并成功解释火焰和烟雾的时间行为。

关键词：静态特征动态行为 Faster RCNN ILSTM 火灾决策

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基于静态特征融合的恶意软件分类方法

计算机工程与应用 2021年第15期57卷 147-155页

作者：杨春雨徐洋张思聪李小剑贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550001

针对现有恶意软件分类方法融合的静态特征维度高、特征提取耗时、Boosting算法对大量高维特征样本串行训练时间长的问题,提出一种基于静态特征融合的分类方法。提取原文件和其反编译的Lst文件的灰度图像素特征、原文件的结构特征和Lst... 详细信息

针对现有恶意软件分类方法融合的静态特征维度高、特征提取耗时、Boosting算法对大量高维特征样本串行训练时间长的问题,提出一种基于静态特征融合的分类方法。提取原文件和其反编译的Lst文件的灰度图像素特征、原文件的结构特征和Lst文件的内容特征,对特征融合和分类。在训练集采样时启用GOSS算法减少对训练样本的采样,使用LightGBM作为分类器,该分类器通过EFB对互斥特征降维。实验证明在三类特征融合下分类准确率达到了97.04%,通过启用GOSS采样减少了29%的训练时间,在分类效果上,融合的特征优于融合Opcode n-gram的特征,LightGBM优于传统深度学习和机器学习算法。

关键词：恶意软件静态特征灰度图结构特征 Lst文件 LightGBM

大空间火灾火焰图像分割区域的静态特征描述与提取

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机械设计与制造 2013年第4期 211-213页

作者：龙铭胡爱闽江熹华东交通大学机电工程学院江西南昌330013

大空间火灾的有效检测对预防火灾、保护人员生命财产安全有着至关重要的作用。基于火焰视频图像的检测结果,对分割出的火焰图像进行静态特征描述和分析,提取出火焰候选区域的多种定量特征描绘子,并从颜色特征、纹理特征和形状特征这三... 详细信息

大空间火灾的有效检测对预防火灾、保护人员生命财产安全有着至关重要的作用。基于火焰视频图像的检测结果,对分割出的火焰图像进行静态特征描述和分析,提取出火焰候选区域的多种定量特征描绘子,并从颜色特征、纹理特征和形状特征这三个方面来描述火焰影像区域的静态视觉特性。试验结果表明利用火焰影像的颜色矩特征能够区分一般干扰物体;利用纹理特征能有效排除与火焰像素颜色相近的干扰物体;同时,采用圆形度作为火焰图像区域的形状特征描绘子也能排除常见的干扰模式,从而对火灾事件进行准确而有效的识别,减少识别误报率。

关键词：大空间火灾火焰图像分割区域静态特征描述与提取