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[期刊论文] 作者：云本胜,
来源：湖州师范学院学报 年份：2005
给出了Bl型复单李代数Gl的普遍包络代数A(Gl)的一个单项式基、换位公式和子代数的滤链,为寻求B型Weyl模的一个新的重数公式奠定了基础....
[期刊论文] 作者：云本胜,
来源：计算机科学 年份：2012
为了提高Web服务组合的可信性,利用Pi-演算刻画信任Web服务组合的结构及信任实体间的交互。首先,给出信任Web服务组合的抽象定义;然后,建立信任实体与Pi-演算的对应关系。借...
[会议论文] 作者：云本胜,
来源：第九届全国李代数会议 年份：2005
在李代数的表示理论中,有两个基本而重要的重数公式:Freudenthal递推公式和Konstant公式,叶家琛与周忠国给出了关于Al型Weyl模的一个新的重数公式,本文在他们工作的基础上,给...
[期刊论文] 作者：云本胜，YUNBen-sheng,
来源：计算机科学 年份：2012
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[期刊论文] 作者：云本胜,严隽薇,刘敏,,
来源：计算机集成制造系统 年份：2010
为提高组合服务的可信性,提出了一种将Bayes信任模型与遗传算法相结合的服务组合优化方法。首先利用Bayes方法对Web服务的信任度进行估计;然后根据Web服务的基本组合结构,给...
[会议论文] 作者：云本胜;严隽薇;刘敏;,
来源：全国高等学校制造自动化研究会第十三届学术年会 年份：2008
Web服务组合是一个复杂的、易错的过程。为了保证其正确性，本文采用CCS对服务组合系统进行形式化描述和建模，通过对服务组合代数的定义建立其对应的CCS结构。根据相应的组合算...
[会议论文] 作者：云本胜;严隽薇;刘敏;,
来源：建设中的世博信息化2007世博信息化研讨会 年份：2007
目前，面向服务架构(SOA)成为现代企业应用的最受青睐的软件架构，而其实现的一个重要技术就是Web服务。Web服务是一种能够通过Web发布、查找、调用的自包含、自描述、模块化的应...
[期刊论文] 作者：钱亚冠,关晓惠,云本胜,楼琼,马鹏飞,,
来源：电信科学 年份：2016
支持向量机(support vector machine,SVM)是一类具有良好泛化能力的机器学习算法,适合应用于互联网动态环境下的流量分类问题。目前将SVM扩展到流量分类这样的多分类问题的方法主要有One-Against-All和One-Against-One方法。这些方法都基于单一的特征空间训练SV......
[期刊论文] 作者：马骏,钱亚冠,郭艳凯,吴淑慧,云本胜,
来源：浙江科技学院学报 年份：2020
通过不同的数据分布、激活函数和网络结构对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的训练过程进行试验分析发现,数据不均衡会造成CNN训练过程收敛慢、泛化能力差...
[期刊论文] 作者：钱亚冠, 关晓惠, 吴淑慧, 云本胜, 任东晓,,
来源：电信科学 年份：2018
Bagging是一种经典的分类器集成方法,其有效性依赖于基分类器之间的差异度。通过遗传算法为每个基分类器构建独立的特征集,目的是获得基分类器之间更好的差异性。同时,根据不...
[期刊论文] 作者：钱亚冠, 关晓惠, 吴淑慧, 云本胜, 任东晓,,
来源：电信科学 年份：2019
随着对机器学习安全问题的关注度不断提高,提出一种针对SVM(support vector machine,支持向量机)的攻击样本生成方法。这种攻击发生在测试阶段,通过篡改实例数据,达到欺骗SVM...
[期刊论文] 作者：钱亚冠,张锡敏,王滨,顾钊铨,李蔚,云本胜,,
来源：电子与信息学报 年份：2021
深度神经网络(DNN)应用于图像识别具有很高的准确率,但容易遭到对抗样本的攻击。对抗训练是目前抵御对抗样本攻击的有效方法之一。生成更强大的对抗样本可以更好地解决对抗训练的内部最大化问题,是提高对抗训练有效性的关键。该文针对内部最大化问题,提出一种基......
[期刊论文] 作者：钱亚冠, 卢红波, 纪守领, 周武杰, 吴淑慧, 云本胜,,
来源：电子与信息学报 年份：2004
随着机器学习被广泛的应用,其安全脆弱性问题也突显出来。该文提出一种基于粒子群优化(PSO)的对抗样本生成算法,揭示支持向量机(SVM)可能存在的安全隐患。主要采用的攻击策略...
[期刊论文] 作者：钱亚冠, 卢红波, 纪守领, 周武杰, 吴淑慧, 云本胜, 陶祥,
来源：电子与信息学报 年份：2019
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[期刊论文] 作者：钱亚冠,卢红波,纪守领,周武杰,吴淑慧,云本胜,陶祥兴,雷景,
来源：电子与信息学报 年份：2019
随着机器学习被广泛的应用,其安全脆弱性问题也突显出来。该文提出一种基于粒子群优化(PSO)的对抗样本生成算法,揭示支持向量机(SVM)可能存在的安全隐患。主要采用的攻击策略...
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