一种构建分类系统的新方法

为了自动获取分类规则并构建高性能的分类系统，研究了一种新方法．应用模糊集软化数量型属性的划分边界，提出了模糊分类关联规则的挖掘算法，给出了基于模糊分类关联规则的分类系统构建方法．结果表明，基于模糊分类关联规则构建的分类系统具有较好的精度和可解释性．     

挖掘区间值关系数据库的模糊关联规则

应用关系数据的模糊C-均值算法把数量型属性划分成若干个模糊集，提出挖掘区间值关系数据库数量型属性模糊关联规则的算法，在关系数据的模糊C-均值算法与部分聚集算法的基础上提出一种新的模糊聚类算法-关系数据的竞争聚集算法，并用它来划分数量型属性，由于关系数据的竞争聚集算法能得到优化的固定的聚类个数，因此能挖掘出优化的模糊关联规则。     

一种模糊关联规则算法

针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性，给出了一系列有关模糊关联规则的定义，并提出一种基于树形结构的模糊关联规则挖掘算法（FARMBT）。实验结果表明，FARMBT算法是有效的。     

用模糊遗传算法挖掘空间关联规则

空间关联规则是空间数据挖掘的重要知识内容，利用模糊遗传算法能很好地解决随机和非线性等问题的特征，解决空间关联规则的数据挖掘问题将离散化交叉概率pc和变异概率pm的模糊遗传算法应用到空间数据库空间关联规则的数据挖掘中，讨论模糊遗传算法的编码方法和适应度函数的构造，并给出了空间关联规则挖掘流程。研究结果表明，用模糊遗传算法挖掘空间关联规则的方法是可行的，并具有更高的挖掘效率。     

一种基于树形结构的模糊关联规则算法

针对普通关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性问题,给出了一系列有关模糊关联规则的定义,并提出一种基于树形结构的模糊关联规则挖掘算法(FARMBT).实验结果表明,FARMBT算法是有效的.     

入侵检测系统中关联规则的挖掘

在分析几种现有关联规则算法的基础上,针对网络数据的具体情况,引入关键属性、参考属性以及属性相对支持度的约束,对关联规则挖掘算法FP_Growth进行了扩展,解决了基本关联规则挖掘算法中产生大量无用模式的问题,从而帮助系统发掘出更有意义的模式,提高了系统挖掘的执行效率和规则库的准确度.     

数据挖掘技术用于负荷与负荷影响因素的相关性分析

电力系统短期负荷预测中存在大量的不确定因素直接影响到负荷预测结果的准确性,将模糊聚类分析和粗糙集理论结合在一起对电力系统短期负荷与影响因素进行相关性分析。通过模糊聚类分析,根据气温、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素将负荷历史数据分成若干类,提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性。     

过程控制中的一种数据挖掘算法

结合粗糙集理论,提出了一种适合工业控制领域使用的数据挖掘算法.工业控制的采样数据以决策表的形式表示,用模糊c-方法对采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言值关联规则支持度和信任度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则.以水泥生产线中分解炉控制为例,采用现场实时采集的数据集,挖掘出了相关控制对象之间的关联关系.关联规则的挖掘,有助于在先验经验不足的条件下获取模糊规则,通过动态的模糊模型的建立,实现一定程度的智能控制.     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

在将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中的基础上，针对网络入侵的实际特征，对传统的FP-growth关联规则算法进行了改进，并引入关键属性约束来指导频繁模式的挖掘过程。改进的FP-growth算法在挖掘规则过程中有效地降低了空间的损耗量，大大地提高了系统挖掘效率，从而指导系统挖掘出更有意义的频繁模式。     

基于集体度-置信度的关联规则挖掘

总结并研究了基于集体度-置信度的关联规则挖掘算法，用集体度代替支持度对搜索空间进行压缩，成功地解决了传统的频繁关联规则挖掘存在的属性集产生上的欺骗性及处理稠密数据集方面的缺陷．     

粗糙集在Petri网中的应用

利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系给出了属性约简算法,对专家知识系统进行化简,获得最小有效规则,建立了一种Petri网模型。该模型可以有效降低网络结构的复杂性。本文的算法利用模糊Petri网络实现模糊推理,并用实例验证了这种智能结合的有效性。     

面向大规模定制的个性化推荐研究

分析了面向大规模定制的个性化推荐的特征,并给出了基于关联规则挖掘的个性化推荐模型.模型中的关联规则代表了客户特征与产品属性之间的关系,包括基于全部客户定制历史记录的基本规则和基于特定用户的定制历史记录的个性化规则.针对现有关联规则研究应用的关联规则存在知识冗余,规则数量太多的问题,提出最强关联规则的概念并将其应用于大规模定制的个性化推荐.最后,采用著名的个性化推荐数据库MovieLens数据,给出应用实例,验证了本方法的效果.     

RS与FNN集成在焊接缺陷识别中应用

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重,以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种粗糙集(RS)和模糊神经网络(FNN)集成的缺陷识别算法.首先使用模糊C-均值聚类算法对样本属性离散化,然后使用RS对离散化后的样本数据进行属性约简得到决策规则,并使用π函数根据聚类的中心和半径对属性进行模糊化,克服RS对噪声敏感问题;根据得到的精简模糊决策规则和模糊逻辑推理确定FNN的结构,使用依赖度和规则的条件覆盖度确定网络的初始参数,考虑到样本中数据的可信度问题,用加权代价函数调整模型参数.仿真实验表明,本算法解决了分类过程中样本数据受到噪声干扰引起的不确定性、FNN结构难以确定的问题,能有效地提高焊缝图像缺陷的识别能力.     

基于模糊区间优化的模糊推理故障诊断方法

提出一种基于模糊区间优化三角均分的模糊规则生成方法.在获取故障样本之后,通过基于故障识别率最佳准则的寻优过程,确定模糊区间均匀划分数的下确界.在此基础上,利用所提出的改进型DM算法提取模糊规则,最终构建出模糊推理故障诊断系统.与模糊区间划分数低于该下确界的模糊推理系统相比,利用该方法能保证在所生成模糊规则数较少的情况下,使构建的推理系统具有更高的故障识别率和诊断准确率,同时避免了人为确定模糊区间划分数时所带来的盲目性.最后,在轨道电路该类复杂模拟电路常见硬故障的诊断实例中,说明了新方法的有效性.     

Adaptive fuzzy classifier with a fixed number of fuzzy rules

The adaptive fuzzy system has many advantages over the neural network. It can be used to design a fuzzy classifier. However, there is the “Dimension Calamity” with the number of inputs increasing in the adaptive fuzzy system. In this paper, an adaptive fuzzy classifier with a fixed number of fuzzy rules is proposed. This classifier is combined by several fuzzy reasoning machines so that one fuzzy reasoning machine recognizes only one class. Every fuzzy reasoning machine includes two “If-Then” fuzzy rules. The total fuzzy rules number of the classifier is confirmed by the number of classes of the patterns being classified. The classifier uses the “Error Back-Propagation Training” arithmetic as the learning arithmetic. Compared with the BP neural network classifier, the new classifier and BP neural network classifier are both tested by the famous iris dataset and Ripley's synthetic dataset. It is proved that the new classifier has a good classification ability and learning ability even if the data have been polluted.     

一种基于粗集理论方法的水位模糊控制器设计

应用粗集理论中知识表达系统决策规则的简化方法对模糊控制规则进行约简来设计粗糙模糊控制器,通过约简简化控制系统,从而得到一个最简控制决策规则,使系统更易于控制。完成了水箱水位粗糙模糊控制器的设计,并分别进行了模糊控制和粗糙模糊控制仿真研究,研究结果表明该粗糙模糊控制能有效改善模糊控制的性能。     

智能卡上椭圆曲线标量乘差分错误分析攻击研究

由于网络舆情态势理解模式中各属性之间具有一定的相关性,网络舆情态势理解可以看成一个关联的多属性决策问题。考虑到模糊测度和模糊积分处理关联的多属性决策问题的优势,文章提出一种基于模糊积分的网络舆情态势理解方法。该方法利用Choquet模糊积分融合网络舆情话题的倾向性、关注度、敏点及焦点4个属性,分析话题与公众之间联系的紧密程度,实例验证了方法的正确性和有效性。