改进的模糊聚类算法在入侵检测中的研究

模糊C均值聚类算法存在自身对初始化值敏感,及其目标函数是非凸的,容易陷入局部极值点而得不到最优解的问题。结合粒子群优化算法的全局快速搜索能力,改进了目标函数,提出了改进的模糊C均值聚类算法。通过理论分析及实验证明,该算法具有较好的全局最优解,有效地克服了传统模糊C聚类算法的缺点,在入侵检测中能获得满意的检测率和误报率。     

T–S fuzzy model-based tracking control of a one-dimensional manipulator actuated by pneumatic artificial muscles

Pneumatic artificial muscle (PAM) has highly nonlinear and time-varying behavior due to gas compression and nonlinear elasticity of the bladder containers. Hence, it is difficult to achieve excellent tracking performance when using classical control methods. This study proposes a Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy model-based control for improving control performance. The proposed approach decomposes the model of a nonlinear system into a set of linear subsystems. This allows, the T–S fuzzy model-based controller to use simple linear control techniques providing a systematic framework for the design of a state feedback controller. Stability analysis is carried out using Lyapunov direct method. The powerful LMI Toolbox in MATLAB is employed to solve linear matrix inequalities (LMIs) to obtain the controller gains. Experimental results verified that the proposed controller can achieve excellent tracking performance under different disturbances.     

基于Choquet积分的深层网数据源选择

提出一种基于Choquet模糊积分的深层网数据源选择方法。通过在1组关键字上的查询结果评价深层网数据源的质量,评价时不仅考虑到关键字间的权重,同时还考虑多个关键字之间存在的交互作用。实验结果表明,该方法有效,且对深层网数据源的评价更接近真实。     

网络安全管理的多维度可拓模糊综合评价

提出对网络安全管理水平进行综合评价的多维度模型,从网络安全管理的制度措施、人力投入、技术效果三方面对组织的网络安全管理水平进行综合评价,并通过可拓关联分析得出各个指标的权重以及各个维度的评价值。应用实践表明,该模型能够综合管理、技术、人力等方面的因素,为管理者从数据中挖掘出有价值的综合评价结果。     

基于模糊率的FCM自适应图像分割方法

提出一种基于模糊率的模糊C均值自适应图像分割方法。该方法根据波谷波峰梯度检测法自动确定模糊聚类数目,利用模糊阈值法快速确定较为准确的初始聚类中心,建立包含特征信息和空间信息的新目标函数,实现图像的自动分割。实验结果表明,该方法的分割速度快、精度较高,具有较强的鲁棒性。     

基于RPCL的模糊关联规则挖掘

在模糊关联规则的挖掘过程中,很难预先知道每个属性合适的模糊集。针对该问题,提出基于次胜者受罚竞争学习的模糊关联规则挖掘算法,无需先验知识,即可根据每个属性的性质找出对应的模糊集,并确定模糊集的数目。实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以挖掘出更多有趣的关联规则。     

GPER路由协议的安全性改进

无线传感器网络存在很多安全问题,节点间的信任关系难以确认。针对上述问题,采用模糊理论建立一种模糊信任模型解决节点间信任的评价、计算问题,并用该模糊信任模型解决无线传感器网络的路由安全问题。实验结果表明,该信任模型能有效评价节点的信任状态,抵御不良节点的丢包问题。     

自适应图像模糊增强快速算法

Pal-King算法的隶属度函数复杂,图像增强速度慢,且渡越点难以设置。针对上述问题,提出一种自适应图像模糊增强快速算法。采用新的隶属度函数使模糊增强函数的增强幅度更大、速度更快,通过改进OTSU算法的自适应阈值计算公式,使渡越点的设置更合理。实验结果表明,与Pal-King算法相比,改进算法具有更快的增强速度和更好的增强效果。     

一种定量评估复杂网络节点重要度的算法

提出一种定量评估复杂网络节点重要度的算法,定义虚拟的理想“核心节点”,将灰色关联度作为测度,评价网络中每个节点和理想“核心节点”的关联度,关联度越高,节点在网络中的重要性越大。仿真结果表明,与同类算法相比,该算法运算速度更快,适用于评价大型复杂网络中节点的重要度。     

哈斯矩阵图的G-蛋白偶联受体类型预测

利用氨基酸数字编码模型,将蛋白质序列转换为数字序列,根据偏序理论构建蛋白质哈斯矩阵。基于同一类型蛋白质哈斯矩阵图 具有相似图像纹理的假设,运用图像处理方法提取图像的几何矩作为伪氨基酸成分,对G-蛋白偶联受体类型分为2层进行预测,预测成功率分别为92.33%和85.48%。预测效果表明该方法是可行的。