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基于深度学习的智能合约漏洞检测方法研究
【机 构】
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武汉大学
【出 处】
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武汉大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
基于核函数的机器学习方法是近年来随着支持向量机方法的兴起而引入的一种新的概念.它很好的将输入空间的非线性问题转换成高维特征空间的线性问题加以解决,克服了数据在高维空间中计算内积所带来的困难.该文较为系统地研究了基于核函数的机器学习方法,同时对于它在实际应用中所遇到的诸多问题进行了较为深入的探索.
学位
滚动轴承是工业生产中最重要的旋转机械部件之一，当轴承出现故障但未被发现时，设备的稳定性和寿命都将受到较大的影响，甚至引发灾难性后果。并且轴承往往位于机械部件内部，即使出现严重故障，通常也难以通过外部观察的方式直接对其进行诊断。而通过数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系统，可以很方便地提取轴承的加速度振动信号，振动信
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