基于抗体选择策略的克隆挖掘算法

针对如何有效地利用大量的原始数据分析现状来预测未来的问题,基于抗体选择策略提出一种克隆选择挖掘算法。通过评估抗体的支持度、可信度和亲和度,求得有效的关联规则。实验结果表明,该算法能较快地获得可理解的规则,并且具有较高的准确率。     

决策树算法在乒乓球比赛中的应用

结合属性均值和信息增益率对C4.5决策树算法进行改进,建立国内外优秀男子乒乓球运动员的比赛决策树模型,将其运用于比赛技战术诊断、评估和决策支持。实验结果表明,改进算法的建树精度较高,诊断结果较符合比赛实际;比赛评估能合理区分双方技战术实力。与专家经验比较,决策树生成的规则简便明确,能对比赛提供更准确的决策支持。     

3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用

讨论小波包阈值法去噪的机理,提出基于小波包变换的3σ规则和μ律阈值法在心音信号预处理中的方法,该方法保留小波包变换去噪的优势,能够有效地突出心音的特征部分,在心杂音信号去噪中有较好的效果。实验结果表明,该方法在去除干扰和心杂音上有着一定的优势,在心音信号检测中有重要的应用价值。     

M2+-树:一种支持医学病例多度量空间检索的高效索引

由于从病例库中进行病例的相似性检索关系到能否提供给医生充分且正确的候选病例,因此如何高效、准确地实现影像病例的相似性检索是学术界和医学界的研究热点之一.迄今为止,很多文献提出了用于提高查询精度的检索策略,但涉及检索效率的文章还为之甚少.基于此,提出了一种融多种度量空间相似性计算于一体的M2+-树高维索引技术.该索引将病例中的文本和影像合成一个高维多特征向量,该向量在度量空间上将数据空间划分成若干子空间,并借助关键向量对划分后的数据子空间再进行向量空间上的二次划分.关键向量的无重叠划分和三角不等式过滤原理可以加快病例的检索速度.总之,在度量和向量空间上的两次数据划分使得M2+-索引树大大减少了待查询病例与数据库病例间的不必要相似性计算的次数,从而加快了相似性病例的检索速度.实验结果表明,M2+-树的性能优于典型的度量空间多特征索引代表M2-树的性能.     

面向主体脆弱性的权限控制安全分析模型

在网络攻击过程中脆弱性存在于节点的部件主体上,针对该问题,将攻击描述细化到网络部件级,在原权限控制模型中增加对部件间权限、连接关系、属性的描述及脆弱性重写规则,构造NCVTG模型,提出复杂度为多项式时间的NCVTG模型图权限转移闭包生成算法用以评估网络的动态变化,给出当前脆弱性状态下的所有攻击路径。实验结果证明,该模型可对网络安全性进行综合分析,预测所有可能的攻击。     

基于交补集和Pignistic变换的证据组合方法

针对D-S证据组合公式及其改进公式的局限性,提出一种基于交补集权重和Pignistic概率变换的改进组合方法。基于交补集理论推导出新的基本概率分配函数,对交补集权重因子进行量化,得到基于交补集权重的证据组合公式,利用Pignistic概率变换法对已获得的各命题的信度值进行重新分配,以降低组合顺序对合成结果的影响,同时可获得更可靠的决策依据。实例分析结果表明,与其他改进方法相比,该组合方法在解决冲突证据、一票否决、鲁棒性、公平性和决策有效性等方面均有明显的优势。     

智能故障诊断方法及其应用

基于第一原理的一致性故障诊断原理,提出以二分相容检验为基础的最大正常故障诊断理论。该理论融合一致性故障诊断与溯因诊断的核心原理,弥补了基于模型的智能故障诊断理论中矛盾集构造研究的薄弱环节,减少相容性检验的对象,缩小诊断空间,提高诊断的准确性,具有较好应用性。应用实例验证了该理论的有效性。     

基于聚类矩阵的入侵日志关联规则算法

分析已有的关联规则算法,提出一种基于聚类矩阵的入侵检测日志关联规则算法。当数据库和最小支持度发生变化时,只需扫描变动的数据即可得到新的频繁项集。实验结果表明,该算法只需扫描一次数据库,具有频繁k-项集生成速度快、节约时间等优点,能提高入侵检测日志数据库关联规则挖掘的效率,满足实时入侵检测系统的需要。     

基于改进概念格的无冗余关联规则提取

在介绍概念格相关理论的基础上,提出改进概念格构造算法——Godin算法,在构造概念格的同时增加索引链表,有利于概念格的剪枝。把量化概念格、剪枝概念格与改进算法相结合,给出基于该改进算法的无冗余关联规则提取算法,并证明改进算法和无冗余规则提取算法的正确性和有效性。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。