导读:本文包含了完整性识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:软件安全,软件反篡改,完整性校验,污点分析
完整性识别论文文献综述
邱景,李宜卓[1]（2019）在《基于Spark的大规模软件完整性校验行为识别框架》一文中研究指出软件完整性校验广泛应用于反篡改防御,保护软件知识产权,防止盗版。因此,了解不同完整性校验方法的强度和弱点很重要。针对传统检测方法处理大规模数据时效率较低的问题,描述了一个基于Spark的大规模软件完整性校验行为识别框架。对于单个文件检测,使用后向污点分析识别可执行或者用来计算可执行位置值的内存位置,然后使用前向污点分析识别校验过程。该方法适用于多种不同完整性校验防御方案,提供的信息可以用来辅助绕过防御。实验表明,该方法可以有效识别常见软件完整性校验行为。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年04期）
赵志衡,宋欢,朱江波,卢雷,孙磊[2]（2018）在《基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法及应用》一文中研究指出针对现有色选设备在花生颗粒筛选过程中处理速度慢、准确率低的缺点,提出基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法。以完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的分类为例,构建花生图像库;搭造卷积神经网络,提取花生图像特征;为提高分类准确率和实时性,从训练集构成、减小过拟合、加快训练收敛速度、简化网络结构等几方面对卷积神经网络进行优化;最终利用含2个卷积层、2个池化层、2个全连接层的3层神经网络实现了上述3类花生的分类。试验结果表明:该方法对花生分类的准确率达到98.18%,平均检测一幅单粒花生图像的时间为18ms,与现有色选设备相比有效提高了色选设备筛选的准确率和实时性。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年21期）
徐涵[3]（2018）在《基于气泡动力学的超滤膜完整性识别模型研究》一文中研究指出超滤膜的完整性将会对出水水质造成较大影响,及时、准确的检测出超滤膜的破损,是保障饮水、用水健康的迫切需求。为了保障出水水质,必须先保证行而有效的完整性识别方法,然而,目前运用的部分完整性识别方法均存在或多或少的缺陷,例如灵敏度不高,无法直接、准确进行完整性判断,操作复杂等问题。针对此类问题,本文根据完整性识别的压力衰减测试提出了两种新型的超滤膜完整性识别方法的模型,并探讨了不同条件下实测值与模型预测值的拟合情况。主要结论如下:(一)在气泡形成过程中,其气室压力不断衰减,由气室压力的变化情况可以对超滤膜的完整性进行识别。本文提出了一种适用于平板膜的可以预测气室压力变化的模型,依据气泡在形成过程中的各形态变化,利用空气动力学的方法建立起单个气泡形成模型。当气泡不断连续生成,就是连续气泡形成的模型。并针对不同的实验参数,如破损尺寸、气室体积,施加压力以及膜上液体高度等参数,根据控制变量法进行了实验及模型计算,并利用模型评价指标平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)及希尔不等系数(TIC)对模型的预测情况进行了衡量。结果表明,压力和压力衰减率可以作为时间的函数发生变化。压力及压力衰减率受施加压力、气室体积及破损尺寸的影响。实验数据与模型预测数据的相似趋势吻合较好,且在所做实验组中,当施加压力为60kPa时,模型拟合效果最好。(二)根据所建立的气泡形成模型,建立适用于平板超滤膜的破损半径获取公式,以初始压强60kPa,膜上滞止液体高度30mm,气室体积365.59mL以及实际破损尺寸为0.358mm为例,拟合的平均半径为0.376mm,略大于实际破损孔径0.358mm,破损尺寸的修正系数为0.975。并对该破损半径反算公式进行检测限分析,膜破损孔径的检测限为0.0118~11.171μm。检测限的置信区间为1.179~7.642μm,检测限的平均数为4.155μm,众数为3.266μm、中位数为3.991μm。所以运用该模型计算超滤膜破损半径时,有31.48%的几率检测到3μm大小的超滤膜破损孔。(叁)根据压力衰减测试,建立起了一种适用于中空纤维膜的膜完整性测试模型,该模型能够比较容易的预测膜组件的破损尺寸。实验结果表明在确定的膜破损尺寸下,实测的通过破损处的氮气流量及压力衰减率与模型预测数值的趋势相似。在膜保持完整的前提下,其流量以及压力衰减率可以作为时间的函数并用公式表达。在相同的水温下,在一定的施加压力范围内,氮气流量及压力衰减率与体积相关,而与膜的种类和膜的面积无关,且氮气流量与破损面积成正比。实验结果同时表明,破损尺寸可以作为施加压力及压力衰减率的函数并通过所建立的数学模型估算出来,预测结果与实际结果接近。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
田有文,赖兴涛,张芳,石瑞瑶,古文君[4]（2018）在《基于高光谱成像的苹果果梗完整性识别方法研究》一文中研究指出为了实现对苹果品质的等级评价,对果梗的完整性进行检测是必不可少的。选取了苹果样本260个,其中果梗完整果104个、果梗不完整果92个、没有果梗果64个。利用高光谱成像技术提取苹果感兴趣区域光谱信息。采用逐步多元回归算法(stepwise multiple linear regression,SMLR)从全波段(450~970nm)提取了5个特征波长(594.78,572.08,599.84,626.48,666nm),采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)从全波段(450~970nm)提取了7个特征波长(467.5,672.4,695.4,730.2,840.4,952.6,969.6nm)。然后,提取感兴趣区域的惯性矩、相关性、能量和熵4个纹理特征。将光谱特征、纹理特征、光谱特征结合纹理特征3组数据,分别作为输入矢量,采用支持向量机(support vector machine,SVM)、BP人工神经网络(BP artificial neural network,BPANN)对苹果果梗完整性进行识别,使用交叉验证的方法进行5组交叉验证,每一组分别从训练集和验证集中拿出30个进行互换,将5组验证集正确率的平均值作为评价指标,并且对比分析结果。结果表明:单独使用纹理特征作为输入矢量,果梗识别效果不佳,SVM模型正确率为50.3%,BPANN模型正确率为37.2%。融合光谱特征和纹理特征作为输入矢量识别效果一般,SPA-T-SVM模型正确率为86.6%,SPA-T-BPANN模型正确率为80.3%,SMLR-T-SVM模型正确率为77.2%,SMLR-T-BPANN模型正确率为74.9%。只采用光谱特征作为输入矢量识别效果较好,其中SPA-SVM方法识别效果最好,识别正确率达到91.7%,且数据计算量小。该研究为苹果品质等级评价提供了理论依据。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2018年02期）
李竹可,刘志敏,李秋玲,侯涛,李先亮[5]（2018）在《动车变流装置用零部件的采购文件技术约束完整性识别研究》一文中研究指出基于对动车变流装置零部件采购文件的编辑和研究,对在采购文件中控制采购零部件的性能和质量,识别约束其完整性技术条款和方法,满足产品设计、制造、维修和可靠性等方面技术要求,并给出建议,希望广大产品设计者和研发管理者从中获得一点点启发。(本文来源于《现代工业经济和信息化》期刊2018年01期）
魏英姿,谭龙田,欧阳海飞,赵祉淇[6]（2016）在《玉米籽粒完整性识别的深度学习方法》一文中研究指出为满足正确识别玉米籽粒完整性的需要,提出一种基于深度卷积神经网络的智能识别方法。本网络结合池化和降采样操作,基于卷积原理进行构建。通过对直接输入的灰度图像进行卷积操作,逐层挖掘图像的深层特征,实现对单玉米籽粒图像的特征抽象和特征降维,再通过一个全连接网络,智能识别单玉米籽粒完整性特征。采用反向传播网络对相同的样本进行对照实验。实验结果表明,深度卷积神经网络能对籽粒图像进行有效地特征降维,使深度学习网络达到较高的识别准确率,满足准确识别玉米籽粒完整性特征的需要。(本文来源于《沈阳理工大学学报》期刊2016年04期）
刘树军,刘为坤[7]（2015）在《论武术赛事的不完整性——兼论武术功力比赛赛事风险识别》一文中研究指出1研究目的体育赛事对体育运动项目发展起积极推动作用的事实无可辩驳。纵观当前武术赛事的主要形式是武术套路赛事与武术散打赛事的"两分天下",本应跻身武术赛事"叁足鼎立"之列的武术功法赛事独缺的窘境,这势必会对武术赛事的健康发展造成严重的阻碍。本研究以风险管理视域下的风险识别理论窥视武术功法赛事的风险问题,旨在为武术功力赛事的恢复及未来的长期、健康、稳定发展献策,进而促进武术赛事的完整性发(本文来源于《2015第十届全国体育科学大会论文摘要汇编(叁)》期刊2015-11-05）
张骞,康绯,舒辉,肖亚南[8]（2016）在《一种面向环境识别的恶意代码完整性分析方法》一文中研究指出针对恶意代码动态分析方法存在行为获取不完整的问题,提出了一种面向环境识别的恶意代码完整性分析方法,通过分析恶意代码执行过程中的数据流信息识别恶意代码敏感分支点,构造能够触发隐藏行为的执行环境,提高了恶意代码行为分析的完整程度。通过对50个恶意代码样本的分析结果表明,该方法能有效缩减分析时间,获得更加全面的行为信息,有效提高分析效率和分析的完整性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年02期）
董俊辰[9]（2015）在《套管完整性与套后介质识别技术研究》一文中研究指出套管完整性检测与套后介质识别技术可以为老井的挖潜、寻找剩余油以及了解储层环境情况提供重要依据。而且套管完整性检测与套后介质识别之间往往是相互影响、密不可分的。本文研究了套管完整性与套后介质识别一体化检测中的关键问题。建立了一种套管完整性与套后介质识别一体化检测方法。该方法以瞬变电磁探测理论为基础,采用多探头探测体制,给出了多参数电磁探头设计与分析方法,在一根仪器上就可以实现检测套管完整性与探测套后储层。研究了瞬变电磁测井信号处理方法。首先将拟合插值算法应用于瞬变电磁法测井信号中,然后提出了基于粒子滤波算法的瞬变电磁信号噪声抑制方法。在瞬变电磁接收信号处理方法的基础上,设计了以虚拟仪器Lab VIEW软件为基础的现场实时测井数据处理与成像软件,该软件采用双串口接收仪器上传的测井数据与深度数据,并进行同步处理,并对软件的稳定性进行了分析。在上述工作的基础上,开展了大量的室内外试验,对一体化仪器进行套管完整性和套后介质识别刻度试验、油田现场测井试验。现场测井结果分析表明,本文提出的套管完整性与套后介质识别一体化检测方法可以在一支仪器内同时实现套管完整性检测与套后介质识别,可以有效改善现场施工作业效率。此外,在现场应用中,本文设计的实时测井数据处理与成像软件可以准确、及时的对瞬变电磁信号进行有效的信号处理,并对结果进行实时、直观成像,软件稳定性良好,可为现场施工人员提供更为直观的测井结果。(本文来源于《西安石油大学》期刊2015-05-20）
唐军,吴红升[10]（2013）在《基于频率摄动理论识别基桩结构的完整性研究》一文中研究指出以摄动理论为基础建立基桩结构计算模型,用Matlab编制有限元程序,根据结构损伤前后频率的变化来对基桩损伤进行定位,并计算损伤程度,由计算结果可知,采用摄动理论既可识别基桩损伤位置,也能定量求其损伤程度。(本文来源于《山西建筑》期刊2013年32期）
完整性识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现有色选设备在花生颗粒筛选过程中处理速度慢、准确率低的缺点,提出基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法。以完好花生、表皮破损花生和果仁破损花生的分类为例,构建花生图像库;搭造卷积神经网络,提取花生图像特征;为提高分类准确率和实时性,从训练集构成、减小过拟合、加快训练收敛速度、简化网络结构等几方面对卷积神经网络进行优化;最终利用含2个卷积层、2个池化层、2个全连接层的3层神经网络实现了上述3类花生的分类。试验结果表明:该方法对花生分类的准确率达到98.18%,平均检测一幅单粒花生图像的时间为18ms,与现有色选设备相比有效提高了色选设备筛选的准确率和实时性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
完整性识别论文参考文献
[1].邱景,李宜卓.基于Spark的大规模软件完整性校验行为识别框架[J].软件导刊.2019
[2].赵志衡,宋欢,朱江波,卢雷,孙磊.基于卷积神经网络的花生籽粒完整性识别算法及应用[J].农业工程学报.2018
[3].徐涵.基于气泡动力学的超滤膜完整性识别模型研究[D].华中科技大学.2018
[4].田有文,赖兴涛,张芳,石瑞瑶,古文君.基于高光谱成像的苹果果梗完整性识别方法研究[J].沈阳农业大学学报.2018
[5].李竹可,刘志敏,李秋玲,侯涛,李先亮.动车变流装置用零部件的采购文件技术约束完整性识别研究[J].现代工业经济和信息化.2018
[6].魏英姿,谭龙田,欧阳海飞,赵祉淇.玉米籽粒完整性识别的深度学习方法[J].沈阳理工大学学报.2016
[7].刘树军,刘为坤.论武术赛事的不完整性——兼论武术功力比赛赛事风险识别[C].2015第十届全国体育科学大会论文摘要汇编(叁).2015
[8].张骞,康绯,舒辉,肖亚南.一种面向环境识别的恶意代码完整性分析方法[J].计算机应用研究.2016
[9].董俊辰.套管完整性与套后介质识别技术研究[D].西安石油大学.2015
[10].唐军,吴红升.基于频率摄动理论识别基桩结构的完整性研究[J].山西建筑.2013