基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法

• 作者: 付垒朋 张涛 张瀚
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 脚本病毒检测 模糊模式 决策树 贴近度
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 108-113
• 页数: 6页
• 分类号: TP309.5|TP181
• 字数: 5304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2012.01491

摘要

构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息，在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点，计算时间复杂度高，在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能，该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集，根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性，逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度，表明这种融合方法可增加属性的区分度，减少决策树的分支数。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛	南开大学天津市智能机器人技术重点实验室	50	215	8.0	12.0
2	张瀚	南开大学天津市智能机器人技术重点实验室	7	207	5.0	7.0
3	付垒朋	南开大学天津市智能机器人技术重点实验室	2	21	2.0	2.0