基于 GCN 的安卓恶意软件检测模型

函数调用图存在规模过大、无关信息过多等缺陷。为实现函数调用图的高效分析,对安卓恶意软件的恶意代码模式进行挖掘,提出一种基于图卷积神经网络（GCN）的敏感 API 调用模式,并设计相应的函数调用图精简方法,以及敏感 API 权重评价方法,有效降低了函数调用图规模,实现对敏感 API 调用模式的挖掘。检测模型综合了安卓恶意软件操作码特征、敏感权限特征、敏感函数调用频度特征,构建了基于多特征融合的安卓恶意软件检测系统,进一步提升了检测精度。数据集测试验证了 API 调用模式特征以及集成检测模型的有效性。     

基于深度学习改进的机器人轨迹规划算法

在公路环境巡逻机器人轨迹规划问题中,实时准确的交通流量预测对机器人轨迹规划尤为重要。然而由于车流量的随机非线性,使得机器人轨迹规划任务仍然充满挑战。提出一种深度神经网络与轨迹规划算法相结合的融合算法。通过深度学习预测短期交通流量,优化交通网络图并运用轨迹规划算法完成路径规划。实验表明,改进的机器人能够更快、更安全地完成道路巡逻任务。     

几类特殊图的树宽

本文主要研究了一些特殊图的树宽 .利用树宽的分解定理 ,分别给出了多个图的联 ,(m ,n) -构形 ,球面经纬线图Cm ,n(n =3,4) ,扇形格子图Fm ,n(m =1 ,2 )等的树宽表达式 ,并给出了进一步研究的建议 .     

星勺图StnP1C4的性质

该文定义了一类新的图形--星勺图StnP1C4,并定义了图的次奇强协调性,同时给出了它的奇优美标号、k-优美标号及次奇强协调标号,从而证明了星勺图StnP1C4是奇优美图、k-优美图和次奇强协调图.     

关于函数对称性、周期性的判定与应用

介绍了函数对称性与周期性的几种判定法，并以数例说明它简单易行。     

标志设计形态的演变与汉字图形化设计的审美效应

标志是传达信息最精练的图形语言。任何企业、机构、团体要想获得社会的了解和认识,将其管理理念与品牌意识传达给公众,就必须通过视觉形象的传播来达到目的,特别是在标志设计中的汉字图形化运用,蕴涵着深厚的中国文化底蕴,并具有鲜明的时代特征和强烈的民族性。     

概念图的布局算法研究

概念图是一种有效的知识可视化工具,而概述图的布局是影响其信息传递能力的重要因素,因此布局算法是实现概念图工具的重要技术基础.本文在Sugiyama层次布局算法的基础上,针对概念图的特点和布局要求,提出了一种概念图的布局算法：首先对概念图的概念节点和关系节点进行简化处理,然后应用Sugiyama层次布局算法的第一步（分层）,并对图中的关系节点进行特殊处理,调整分层,最后应用Sugiyama层次布局算法的“交叉减少”和“坐标分配”模块,得出概念图各个节点（包括概念节点、关系节点和虚拟节点）的坐标,最终得出概念图的布局.该算法已通过编程实现,并成功应用于我们自主研发的概念图工具软件中.     

图的Laplace矩阵特征值的一个新上界

利用相似矩阵特征值相同的性质给出两个Laplace矩阵特征值典型结论的简洁证明,并得到一个新的上界。     

亲切图的性质及其应用

给出了亲切图的构造方法、性质、应用和几种特殊图的亲切标号     

特定用户群体关系挖掘与分析研究

为挖掘当前社交网络中具有相同内在因素、特定组织结构的群体,提出一种基于特定用户的群体关系挖掘与分析方法。首先,以特定用户为切入点,改进基于最短路径的图聚类算法,以此关联它们之间的关系,构建初级群体;然后,构造初级群体属性特征比对集合,利用动态权重相似性对其进行扩展,挖掘它们所处的群体;最后,对挖掘出的群体进行聚类效果评估。实验结果表明,该方法聚类效果良好,能够有效挖掘相关群体,为社交网络中的群体发现提供了新思路。