基于信息密度的病毒分类器批量主动学习方法
기우신식밀도적병독분류기비량주동학습방법
Batch-mode active learning approach of computer viruses classifier based on information density
  • 万方数据
    海军工程大学学报 해군공정대학학보
    Journal of Naval University of Engineering
    2015年 4期 31-35 ,共5页

    江山%欧庆于

    강산%구경우

    病毒分类器%信息密度%批量主动学习%支持向量机 病毒分類器%信息密度%批量主動學習%支持嚮量機
    병독분류기%신식밀도%비량주동학습%지지향량궤
    computer viruses classifier%information density%batch-mode active learning%support vector machine
    针对病毒分类器在实际应用中存在的更新速度慢、对未知病毒检测能力不足等问题,对批量主动学习理论在病毒分类器训练方面的应用进行了研究,提出了一种基于信息密度的病毒分类器批量主动学习方法.该方法从基本询问策略、相似度测量及超平面夹角三个方面对待选训练样本的熵信息、信息密度及样本间的差异性进行综合衡量,实现了在一次询问过程中对多个有效新训练样本的选取.实验表明:该方法能够有效地缩减病毒分类器的训练时间,降低对训练数据的数量要求,提高系统的学习效率.
    침대병독분류기재실제응용중존재적경신속도만、대미지병독검측능력불족등문제,대비량주동학습이론재병독분류기훈련방면적응용진행료연구,제출료일충기우신식밀도적병독분류기비량주동학습방법.해방법종기본순문책략、상사도측량급초평면협각삼개방면대대선훈련양본적적신식、신식밀도급양본간적차이성진행종합형량,실현료재일차순문과정중대다개유효신훈련양본적선취.실험표명:해방법능구유효지축감병독분류기적훈련시간,강저대훈련수거적수량요구,제고계통적학습효솔.
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