基于边缘计算的物联网数据安全处理模型

为提升现有物联网数据处理的安全性,设计基于边缘计算的物联网数据安全处理模型.构建基于边缘计算的物联网应用模型,在此模型中先后采用物联网数据消冗方法和差分隐私保护算法,去除重复的数据获取质量较好的数据后,对物联网数据进行隐私保护,实现基于边缘计算的物联网数据安全处理.经过测试,所构建模型的隐私保护预算值为0.6、决策树深...     

基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法

给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O（|C||U|）。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（|C||U|）,O（|C|²|U/C|²）}和max{O（|C||U/C|²）,O（|U|）},最后用一个实例说明了新算法的高效性。     

异常流量检测中的特征选择

针对异常流量检测领域的高维数据降维问题,提出了一种基于信息熵理论的特征选择算法。首先计算特征的重要系数,删除重要系数小于一定阈值的特征,得到重要特征集。然后,计算特征间的冗余系数,删除冗余特征,得到精简的特征集。最后,用ID3算法对精简的特征集进行了验证,结果表明这种特征选择算法是有效的。     

基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法研究

提出了基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法,通过图像模糊化、提取纹理信息和纹理信息模糊化、定义局部对比度、根据全局和局部信息来进行对比度的变换等措施,提高了增强算法的效果。测试结果表明该算法能很好地增强图像的边缘等细节信息,同时避免放大噪声和过增强的出现。     

信息熵和信息瓶颈算法在图像聚类中的应用

提出基于信息熵特征选择和信息瓶颈算法的图像聚类算法,首先提取图像的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,然后采用信息熵特征选择方法进行特征降维;图像聚类方法很多,其中较为典型的k-means聚类算法,但它过分依赖距离函数和聚类中心的选择,采用信息瓶颈算法对图像进行聚类,信息瓶颈算法不需要定义距离函数,它考虑了样本与特征的关系,不仅压缩了样本的信息,同时又考虑保留特征信息。实验结果表明,提出的方法具有良好的聚类效果。     

结合粗集模糊熵和PCA载荷阵改进的TOPSIS方法

基于粗糙集属性的隶属函数,提出了利用指标公共因子的载荷矩阵和粗糙集的模糊信息熵两种方法,确定加权规范决策矩阵,选择出理想解和负理想解,计算现实中各方案与理想方案和负理想方案的距离;以此度量作为综合评估的标准,确定优劣进行决策。从统计学和信息学两方面对TOPSIS方法进行改进：在将原始变量转变为主成分的过程中,利用特征值与公共因子的载荷矩阵确定权重,反映了各个变量在公共因子上的相对重要性,克服了主观因素的影响,有助于保证客观地反映样本间的现实关系;如实度量属性本身信息量的大小,有效表达不同的属性面对不同的决策方案有不同的信息容量。算例结果显示由于后者侧重不同方案不同信息量,决策细节更为有效。     

基于熵约简和多核支持向量机的软件语义标注

提出一种基于条件信息熵维度约简和多核支持向量机的程序语义标注方法,相对于传统的本体语义标注,该方法有如下特点：采用机器学习的方式,实现了软件语义的自动标注;通过重采样平衡了正负样本;利用条件信息熵对面向对象程序的模块样本特征进行维度约简,降低了问题的计算复杂度和开销,并给出了代数约简的转化方法;核函数采用多个基核函数线性组合的方式,兼顾了分类的学习能力和泛化性能。标注实例表明,该方法能保证较高的标注准确率,具有较好的实用性和推广性。     

回采巷道围岩松动圈影响因素分析

在对平顶山矿区回采巷道围岩松动圈数据统计基础上,应用粗糙集理论对围岩松动圈影响因素的重要性进行研究,得到了各影响因素的权重;通过实例验证了回采巷道围岩松动圈影响因素权重的准确性.分析表明:在影响回采巷道围岩松动圈的4个主要因素中,围岩节理发育程度对其影响最大,其次是巷道跨度和巷道埋深,最后是围岩强度.     

知识的表示及应用

对知识的代数表示和粒度表示及其性质进行了探讨,围绕知识约简证明了两种不同表示方法的等价性,提出了基于熵与粒度计算相融合的知识约简方法,并将该方法用于KDD Cup'99数据集的属性约简.     

基于相对信息熵的混凝土结构寿命预测方法

将相对信息熵引入多重环境时间相似理论（METS）,提出一种更可靠的沿海混凝土结构寿命预测方法.氯离子侵入模型基于Fick第二定律,考虑氯离子扩散系数和表面氯离子质量分数的时间变异性.通过Monte-Carlo数值模拟方法对新建沿海混凝土结构在具有给定目标可靠度情况下的使用寿命进行预测.以某跨海大桥为研究对象,选取处于相似环境的某码头为参照物.综合参照物现场检测信息和室内加速试验信息,得到室外暴露环境下研究对象耐久性劣化参数的估计值.在耐久性极限状态目标可靠度为2.3的条件下,研究对象使用寿命的预测值为122 a,满足设计使用寿命100 a的要求.