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《京城化工大学》 2018年
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中医图像分割和恶心样本分类研究

梁靖宜  
【摘要】:基金论文分为两部分:一、为了贯彻对海量医学图像的高效分割,本文提出了一种基于Spark-Yarn分布式处理医学图像的点子。老大建立了一种基于改进的构成模糊核聚类和CV模型的中医图像分割模型,下一场用Spark分布式软件和Yarn资源管理平台对医学图像进行了批量处理,末了进行了模拟实验,她结果表明本文提出的点子实现了长足精确的划分。贯彻批量精确的中医图像分割对于大数量医疗诊断和病理学研究具有举足轻重意义。二、对于恶意样本分类,谈起了一下新的、使得的恶意样本分类特征,并在此基础上建立了一下新的恶意代码分类的模子,穿越提取恶意样本文件中函数16列制字节码作为特色,并使用最大公共子序列和巨大团算法建立分类模型,取得了较好的分类效果。因为恶意代码生成手段之研讨当前处于连续更新阶段,继续生成各种能够通过传统检测技术屏障的新星恶意代码,这使得反恶意代码的职责变得非常艰巨。之所以,对恶意代码进行快速、准确的分类成为了反恶意代码的重点手段之一,可以为对恶意代码的寻踪、掌控与删除奠定良好的艺术基础。据此,如何对恶意代码实现有效的分类成为信息安全领域重点研究之题材之一,试验表明本文提出的新的恶意代码分类方式以及在此基础上建立之恶意代码分类模型实现了比较好的分类。
【学位授予单位】:京城化工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【列入号】:TP391.41

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