基于直觉模糊集的空战动态多属性威胁评估

针对实际空战中目标多属性及动态变化的特点,提出了一种动态多属性威胁评估方法。在建立威胁评估指标体系的基础上,依据目标多个时刻的属性信息,结合直觉模糊集给出了一种构造虚拟最优目标的方法以确定目标属性权重,设计了一种基于正态分布累积分布函数确定时间序列权重的方法,最后借鉴TOPSIS的思想实现了空战动态威胁排序。仿真结果说明了该算法的合理性。     

基于直觉模糊集和POWA算子的目标类型识别方法

将编队级目标类型融合识别问题归结为一类具有优先级的不确定多准则决策问题,基于直觉模糊集和POWA算子的基本概念,分别定义了直觉模糊优先有序加权平均算子和直觉模糊混合优先有序加权平均算子,给出了确定其关联权重向量的方法。对编队级目标情报融合识别问题进行数学描述,结合直觉模糊熵权思想和直觉模糊平均加权算子,提出了基于直觉模糊混合优先有序加权平均算子的舰艇编队目标类型融合识别方法,利用实例对方法的有效性进行了说明。     

属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法

在直觉模糊集的框架下,重点研究了目标属性值为区间数且权重完全未知,决策者对方案具有偏好信息的问题,提出一种属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法。首先,针对上述问题,建立了直觉模糊区间判断矩阵,给出了目标属性为区间数的指标值规范化处理方法;其次,分析了决策者对方案中所涉及的目标属性、属性权重及决策者权威度,建立了群决策的方案偏好模型;再次,针对目标属性值在某一区间内变化的特点,给出了直觉模糊区间值的接近度与理想解的定义,建立了最优属性权重约束优化模型;最后,以典型的威胁评估实例验证了该方法可同时反映主观和客观信息对目标威胁评估的影响,可有效避免因部分传感器失效或受外界环境因素影响以及决策者主观经验所带来的偏差,实际目标威胁评估结果验证了该方法的优越性。     

区间直觉模糊集改进记分函数在供应商选择中应用

定义了区间直觉模糊集加权得分函数和加权精确函数,解决了得分函数和精确函数无法处理带权值计算的问题,提出了属性权重确知且属性值以区间直觉模糊数形式给出的多目标决策方法.实例分析证明,该方法是解决多目标决策问题的一种新方法,在供应商选择决策中具有推广和实用价值.     

直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法

针对传统多目标威胁评估方法通常是二支决策,只能得到目标威胁排序,需要主观地划定威胁等级与选择作战目标数,不适应于复杂动态任务环境的问题,提出直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法.首先,对动态直觉模糊威胁评估信息进行集结并求取属性权重;然后,通过VIKOR方法求取目标决策所需的条件概率;最后,通过评估信息构造各属性下目标的损失函数矩阵,集结得到目标的综合损失函数矩阵,计算综合阈值,得到决策规则.算例分析表明,所提方法能够有效地处理动态不确定目标态势信息,将传统方法的二支排序结果转变为三支分类结果;可以依据目标态势信息客观地选取作战目标.     

基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的灰色关联分析方法来研究模糊多属性决策问题.首先,根据直觉模糊集的几何意义,引入了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示.其次,依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对直觉模糊正、负理想方案的灰色关联度.然后计算备选方案对直觉模糊正理想方案的相对关联度度.最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程.     

基于直觉模糊推理的入侵检测方法

将IFS理论引入信息安全领域,提出一种基于直觉模糊推理的入侵检测方法.首先,描述了入侵行为的特征属性、入侵检测的不确定性,以及现有入侵检测方法的特点与局限性,给出了原始数据预处理的方法.其次,将入侵特征属性直觉模糊化,建立了特征属性的直觉模糊集合及其隶属函数与非隶属函数.再次,建立了系统推理规则,设计了推理算法和清晰化算法.最后,选择KDDCUP 99的入侵检测数据集,验证了方法的有效性.     

基于区间值直觉模糊集的距离测度

区间值直觉模糊集是直觉模糊集的进一步推广,具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力.基于区间值直觉模糊集理论,给出了三种基于海明距离、规范化海明距离、欧氏距离、规范化欧氏距离的扩展区间值直觉模糊集距离测度公式,对它们进行了比较分析,并给出了相应的定理和证明.     

基于直觉模糊集的红外图像伪装评价研究

提出一种利用直觉模糊集评价红外伪装性能的方法.建立了伪装目标和背景红外图像的灰度值与直觉模糊集隶属度、非隶属度的关系;提出用Gamma函数作为隶属度函数,并用直觉模糊集方法重新描述红外图像;通过计算伪装前后直觉模糊集描述图像的三种模糊距离(Euclidean距离、Hamming距离以及Hausdoff距离)评价伪装效果.实验证明,用Gamma函数作为隶属度函数的直觉模糊集方法评价红外图像伪装具有很好的稳定性,且简单有效.     

基于IFHPOWA算子的空中目标威胁评估变权模型

为提高防空威胁评估模型处理模糊性和不确定性信息的能力,增加威胁评估结果的时效性和实用性,将评估属性信息转换为直觉模糊集信息。定义了直觉模糊优先有序加权平均（IFHPOWA）算子,基于广义混合算子及韦伯-费希纳感知定律确定威胁评估模型变权函数形式,建立威胁评估模型权重产生函数,给出确定其关联权重向量的方法,依据威胁评估准则确定合理的威胁评估属性及各属性的优先关系,进而建立基于IFHPOWA算子的空中目标威胁评估变权模型并详细给出该模型求解步骤。通过不同实例的比较分析说明该模型的合理性和有效性。     

Dynamic trust evaluation model for task participants oriented to mobile crowd sensing

In the mobile crowd sensing (MCS) network environment, it is very important to establish an evolutionary process that can dynamically depict the trust degree of task participants. To address this issue, this paper proposes a dynamic trust evaluation model for task participants. Firstly, according to the security requirements and trust strategy of the perceived tasks, the attribute reduction algorithm (ARA) based on rough set is used to obtain the multi-attribute indexes that affect the participants' trust information. Removing the redundant attributes can avoid the lag of trust evaluation and reduce the time cost. Secondly, the grey correlation analysis method is used to solve the correlation degree between the target sequence and the comparison sequence on the trust attributes by integrating the multi-attribute decision-making method, which avoids the distortion of the trust evaluation caused by human subjective factors and improves the quality of the perceived data. Finally, a dynamic trust evaluation model for participants in complex sensing network environment is established. The simulation results show that the proposed model can not only dynamically depict the trust degree of participants in real time, but also have higher accuracy and less time cost.     

效能评估的区间数灰关联投影法

针对权重不完全确定且属性取值为精确数、区间数和模糊数相结合的混合型多属性效能评估问题,提出了一种基于区间数灰关联投影的装备效能评估方法.介绍了该方法的基本概念和基本原理,建立了综合决策方案与正、负理想方案之间接近程度的决策模型,总结了用该方法进行效能评估的一般步骤.在此基础上,对几种类型的导弹进行了装备效能排序计算,验证了采用该方法评估装备效能的有效性和可行性.     

基于模糊Petri网的综合态势分析

提出一种基于模糊Petri网的综合态势分析模型,该模型具有简单、直观、逻辑性强的优点,能够将复杂的态势情况以流程图的形式展现出来。运用模糊＂与＂规则将当前态势的各个评估对象联系起来进行综合评价,根据结果分析优、劣势,为决策者提供辅助决策,对整个战场的战术单元活动进行解释、综合和分析,决定了战场形势的走向。基于信息熵的权...     

基于攻击树的文件风险评估方法

通过对已有文献提出的恶意代码检测方法进行分析改进,提出一种基于行为的静态分析、动态监视和攻击树匹配相结合的文件风险评估的方法。根据文件类型分别从静态和动态两个方面对文件进行分析。通过对攻击树结点间的关系和结点属性进行扩展,能够更好地匹配和描述恶意代码的各种行为。应用多属性效用理论量化结点权重,使评估更加客观准确。实验表明,该方法能够较准确的量化文件的风险程度。     

An analytic network process and trapezoidal interval‐valued fuzzy technique for order preference by similarity to ideal solution network access selection method

Next generation wireless networks consist of many heterogeneous access technologies that should support various service types with different quality of service (QoS) constraints, as well as user, requirements and provider policies. Therefore, the need for network selection mechanisms that consider multiple factors must be addressed. In this paper, a network selection method is proposed by applying the analytic network process to estimate the weights of the selection criteria, as well as a fuzzy version of technique for order preference by similarity to ideal solution to perform the ranking of network alternatives. The method is applied to a heterogeneous network environment providing different QoS classes and policy characteristics. Each user applies the method to select the most appropriate network, which satisfies his or her requirements in respect of his or her service‐level agreement (SLA). Performance evaluation shows that when the user requests only one service, the proposed method performs better compared to the original technique for order preference by similarity to ideal solution, as well as the Fuzzy AHP‐ELECTRE method. Moreover, the proposed method can be applied in cases where a user requires multiple services simultaneously on a device. The sensitivity analysis of the proposed method shows that it can be properly adjusted to conform to network environment changes. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Dynamic migration method of key virtual network function based on risk awareness

Aiming at the problems that traditional dynamic migration methods have many migration nodes,high migration frequency,and long service function chain (SFC) link path after migration when dealing with side channel attack,a dynamic migration method of critical virtual network function (VNF) based on risk awareness was proposed.In order to reduce the number of migrated nodes,only the key VNF with private information was migrated.Combined with the side channel attack detection system,the triggering migration was performed on the critical VNF which were under attack,and the key VNF was also periodically migrated according to the side channel information leakage model.Finally,a multi-attribute node sorting method base on the technique for order preference by similarity to ideal solution was used to select the migration destination server to avoid the path being too long after migration.Experiments show that the proposed method has a lower number of migration nodes and migration frequency when achieving the same side channel attack defense performance,and effectively avoids the problem that the SFC path is too long after migration.     

基于熵权的群组灰色聚类决策法

在多属性群组决策方法的研究中,为了客观合理地确定群组专家的权值,提出一种基于熵权的群组灰色聚类决策方法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用灰色绝对关联矩阵进行聚类分析并类间赋权,运用熵权理论进行类内赋权,结合算例验证了该方法可行有效。结果表明,该方法可以有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。     

基于粒计算的增量式知识获取方法

该文在研究粒计算理论的基础上,提出了一种基于粒计算的增量式知识获取方法。该方法通过建立决策信息系统原始的知识粒树,对新增数据,在原始知识粒树中查找相匹配的知识粒,并依据决策值更新知识粒树,实现快速高效地处理动态信息系统。算法分析及实验对比结果表明,该方法在动态信息系统知识获取方面优于RGAGC和ID4方法。     

基于动态模糊积分的决策层融合识别算法

模糊积分是一种常用的信息融合方法,融合中最关键的问题是确定反映各信源重要程度的模糊测度。在此将该算法用于多传感器目标识别系统,首先介绍了Choquet模糊积分以及模糊测度的定义,再建立了基于动态模糊积分的决策层融合目标识别模型,将该过程转化为多个传感器的身份识别结果关于各自重要程度的广义Lebesgue积分。目前已有的确定模糊测度的方法几乎都只利用了训练样本的先验知识,适应性较差,难以全面地反映问题。该文在此基础上提出了一种基于动态模糊积分的决策层融合算法,可在判决过程中对结果进行动态的自适应修正,并给出了具体衡量各传感器重要程度的标准和方法。