基于Rough Set的空间数据分类方法

近来,数据采掘的研究已从关系型和事务型数据库扩展到空间数据库.空间数据采掘是一个很有发展前景的领域,其中空间数据分类的研究尚处在起步阶段.该文分析和比较了现有的几个空间数据分类方法的利和弊,提出利用Rough Set的三阶段空间分类过程.实验结果表明,该算法对于解决包含不完整空间信息的问题是有效的.     

基于Rough Set的数据挖掘技术在网络安全中的应用研究

随着计算机网络技术和互联网技术的飞速发展,计算机的使用逐渐普及,越来越多的人使用互联网,而保障网络的安全性变得尤为重要。目前,Rough Set理论已成为一个热门话题。基于此,笔者根据网络安全现状,探讨基于Rough Set的数据挖掘技术在网络安全中的应用。     

基于Rough Set理论的实时个人邮件过滤系统的研究

电子邮件过滤是网络信息安全研究的热点。RoughSet理论是一种处理含糊和不精确性问题的一种新型数学工具,得到了广泛应用。文章结合RoughSet理论的数据分析方法针对实时个人用户电子邮件过滤系统进行了研究。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于Rough Set的数据预处理

RoughSet理论是一种新的处理不精确,不完全与不相容知识的数学工具。数据预处理是数据挖掘中必不可少的步骤,处理的结果对下一步数据挖掘有直接影响。论文利用RoughSet一些特性对KDD99中的数据集进行处理,并且针对数据集的特点实现了对其进行数据离散化、属性约简等处理。通过这些处理过程为下一步的数据挖掘打下了基础。     

基于Rough Set的任务分配模型与算法

该文运用RoughSets理论,在由任务确定协同集的基础上,基于Agent完成任务的开销、质量、当前负荷、时间等属性,构造决策表,生成确定的决策规则与可能的决策规则。为便于仿真实现,给出基于Roughset的任务分配模型与算法。     

基于Rough Set的矿区REES系统中的瓦斯事故分析

瓦斯事故是煤矿经常发生的事故,在矿区REES系统中应对其有准确的分析与预测,采用了Rough Set理论对矿区REES系统中事故分析进行了建模,给出了分析步骤与流程,然后利用作业评价法评价矿井中煤与瓦斯突出分类等级,最后利用Rough Set理论建立煤与瓦斯的决策表,求得其约减,提取决策规则,对规则进行了分析,用于指导煤矿开采。     

基于Rough Set理论的推理机制的研究

对Rough Set理论中属性域约简、决策表及Rough算子等问题进行了研究,分析了Rough Set理论与模糊集理论及证据理论的关系,着重对基于Rough Set理论的推理机制进行了研究。     

基于Rough Set与SVM的关键帧提取方法

综合利用MPEG视频流压缩域中P帧、B帧的DC系数和运动特征以及非压缩域纹理特征,提出一种基于RoughSVM的关键帧提取方法.该方法首先提取视频流中P帧、B帧的DC系数、分析运动活力性和运动空间分布和宏块类型、提取的纹理特征后,利用Rough Set对这些特征进行约减后,用SVM进行分类识别.实验表明,该方法能有效地识别关键帧.     

基于Rough Set的属性值约简算法研究

从逻辑的角度分析了属性值约简的本质及过程,在此基础上构造辨识矩阵,提出了一种基于Rough set的属性值约简新算法,并对此进行了证明。该算法比以往的算法更简便、直观,易于编程实现,也更易从本质上理解属性值约简的实质及过程,并且算法不破坏决策系统中的不一致规则所蕴含的信息量。实例分析表明该算法是有效可行的。     

基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。     

电子邮件过滤系统的粗糙集分析模型

电子邮件过滤是网络信息安全研究的热点。粗糙集理论是一种处理含糊和不精确性问题的一种新型数学工具,得到了广泛应用。该文结合粗糙集理论的数据分析技术研究了电子邮件过滤系统的建模和特征发现等问题。实例分析结果表明,该方法是有效的。     

基于粗集方法入侵检测系统中的安全规则的挖掘

针对入侵检测系统中安全规则提取的困难,该文提出了利用粗集方法从系统日志审计信息中挖掘安全规则,并给出了规则挖掘算法。通过KDD CUP 1999入侵数据测试集中的数据验证了该方法的有效性和可行性,为入侵检测中安全规则的提取提供了一种新方法。     

基于Rough集理论的属性简约研究

为了从海量的数据获得知识,数据挖掘被广泛地应用于知识发现。粗糙集理论是一种研究不确定性知识的工具,该文从Rough集理论的基本概念出发,对基于Rough集的信息系统决策表的属性简约问题进行了研究,挖掘出隐藏于信息表中的统计信息。该文对Rough集属性重要性在属性简约中的应用进行了研究,研究发现熵作为一种衡量信息量的重要工具,将其引入属性重要性的定义,考虑该属性对于论域中不确定分类子集的影响,使属性重要性这一概念更加完善。文章将这一概念应用于水声信号的目标识别,给出仿真结果,提出了以后的研究方向。     

一种基于粗糙集的Web用户访问规则获取方法

用户浏览模式获取是现阶段Web日志挖掘的主要目标之一。该文根据用户浏览的重要特征,提出了一种应用粗糙集理论获取规则的方法。选取重要特征作为条件属性并通过算法实现获取最终规则,实例分析效果良好。该方法的特点是只需要简单的数据预处理但可以获得简洁有效的访问模式。     

粗糙集理论框架下的神经网络建模研究及应用

为协调决策支持和分类,引入了一种新的方法,该方法将粗糙集理论和神经网络有机地结合在一起,提出了一种基于粗糙集理论的神经网络模型构造方法.首先,利用粗糙集理论智能数据分析的能力,对神经网络进行预处理,抽取关键成分作为神经网络的输入,从而确定粗糙神经网络的初始拓扑结构.在此基础上,进一步研究和分析了该模型的实现步骤,并应用原始数据对网络进行训练,最后将该模型应用于分类规则的抽取.试验结果比较表明,该模型可以有效地提高分类的精度.     

一种基于粗糙集理论的网络安全态势感知方法

网络安全态势感知是目前网络安全领域研究的一个热点问题.本文提出利用粗糙集理论进行网络安全态势感知,该方法把网络攻击行为作为网络安全要素,定量分析了各安全要素或安全要素组合对网络安全的威胁程度,最终建立了具有攻击行为、网络服务和安全态势3个层次的网络安全态势感知模型,并通过仿真实验生成了明确的网络安全态势图.采用粗糙集理论使得系统能够高效处理海量网络安全状态数据,生成易理解的攻击检测规则,清楚直观地反映攻击行为对网络整体安全状况的影响.     

一种基于粗集理论的遗传分类算法

本文提出了一种基于粗集理论的遗传分类算法,该算法可以无需任何辅助信息,只根据数据自身提供的信息对数据进行简化,提取有用的特征,并求得相应的规则.同时,还提出了一种基于属性重要度的分辨矩阵简化方法,该方法可提高对条件属性的约简效率.     

基于粗糙集与K-均值聚类的故障知识挖掘

针对连续数据故障诊断知识挖掘,提出了一种将粗糙集理论与K-均值聚类算法相结合的故障诊断知识挖掘方法。该方法在提取设备状态参数数据的基础上,应用K-均值聚类算法将各状态参数下的连续数据离散化为有限类别,再应用粗糙集对所获得的离散数据表进行约简,获得由状态数据出发的故障诊断知识表格。应用于柴油机故障诊断数据知识挖掘,可以快速准确地获得故障诊断知识,方法简单易用。