基于粗集理论和SVM算法的入侵检测方法研究

提出了一种将粗集方法与SVM算法结合起来的入侵检测方法。利用粗集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少SVM训练数据,克服SVM算法因为数据量大,处理速度慢等缺点。同时,借助于SVM良好的分类性能,对粗集约筒后的最小属性子集进行分类,实现入侵检测的快速性能,高检测率和抗噪声强等优点。实验结果表明,该方法优于其它同类方式。     

基于粗集可辨识矩阵的属性约简算法

论文主要对RoughSet理论中的属性约简问题进行了研究。从Skowron可辨识矩阵出发,通过对属性重要性及属性间依赖性的讨论,利用条件熵构造了一种一致数据属性约简的启发式算法;通过实例和UCI数据库证明了该算法的有效性;并对文献犤4犦中的错误进行了修正。     

基于粗糙集理论和覆盖算法的模式分类方法

引言模式分类是模式识别和人工智能研究最基本也是最重要的课题之一。现实世界事物纷繁复杂,尤其是海量数据库、互     

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.     

基于粗集理论的特征子集选择算法

1.引言长期以来,特征子集选择技术一直是机器学习领域中的关键难题之一。由于学习对象的多样性,尤其是新的系统随着应用的发展而不断涌现,使人们无法用某种特定的工具或方法来完全解决这一问题,新的特征子集选择技术仍然受到人们广泛关注。20世纪80年代初,波兰数学家Z.Pawlak提出一种新的理论工具——“粗集”,用于解决不完整和不精确信息的知识表达、学习及归纳等问题。这一理论的特点是:除了问题所需处理的数据之外,不需要额外提供任何外界信息或     

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SVM算法的图像自动标注

伴随着存储技术以及网络技术的飞速发展,以图像形式来表现大量有效信息成为有效手段。这样一来,怎样实现对海量图像库的有效检索和管理已经非常重要,而其中语义清晰又是重中之重。在图像自动标注技术中,基于图像底层视觉特征的标注技术能够完成,利用图像的底层特征中提取出高级语义信息来标注待标注图像。通过SVM(Support Vector Machine)支持向量机学习方法来自动获取图像高级语义信息关键字,来完成图像的自动标注具有深远的研究意义。     

一种F-scores和SVM结合的客户分类方法

为了克服现有客户分类方法在假设前提、准确度、泛化能力等方面的不足,提出了一种F-scores和SVM算法相结合的客户分类方法,并把该方法应用到银行信用卡客户分类问题中予以验证.实证分析表明:该方法最终的模型验证准确率可达95%以上,学习和分类能力良好.     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

通过实验对SVM、KNN文本分类算法进行了深入探讨。基于KNN和SVM算法,提出了一种SVM．KNN算法。该算法结合KNN和SVM两种分类器,并通过分类预测概率的反馈和修正来提高分类器性能。在CWT100G中文网页分类测试系统中,对SVM．KNN算法的实际效果进行了测试和算法性能验证。     

一种基于粗集理论的分类规则挖掘的实现方法

研究各种高性能和高可扩展性的分类算法是数据挖掘面临的主要问题之一。基于粗集理论的分类规则挖掘是一种重要的方法,在分析有关算法的基础上提出一种改进方法,并通过实例证明了该方法的效率有所提高。此外,还提出了一种分类规则约简方法,使挖掘的结果更简洁、更易理解。     

基于粗糙集与神经网络结合的室性QRS波分类方法的研究

提出了一种新的室性QRS波分类方法.该方法通过提取反映QRS波形态的特征,获得QRS波形态知识库,运用粗集理论获取最小决策算法,并据此设计神经网络,最后用该网络对室性QRS波进行分类.该方法经MIT心电数据测试表明,室性QRS波正确分类率达99.8%.     

基于粗糙集理论和构造型神经网络的分类算法研究

提出将Rough集理论与构造型神经网络覆盖算法相结合,用Rough集理论提取保持信息完整的最小属性集后构造覆盖网络,提高了覆盖算法的泛化能力,而对于属性不完备信息系统进行粒度处理后再构造覆盖网络,能解决覆盖算法对不完备信息系统的分类.实验结果表明该算法能提高覆盖算法的应用范围和对不完备信息系统的知识发现.     

基于粗糙集理论的模式分类样本特征选择方法研究

本文提出了一种基于粗糙集理论的模式分类本特征选择方法，该方法应用粗糙集理论和方法，对给定的学习样本进行特征选择，根据这些特征构造神经网络模型进行训练，并在网络的工作阶段，根据这些特征对待识样本进行分类，在模式分类中，该方法能够减少网络的训练时间并改善网络的泛化能力。     

一种基于粗集理论属性约简的粗化算法

本文基于粗集理论，针对知识表达系统提出了一种新的归纳学习方法，对该方法中条件属性的简化进行了详细的讨论，并给出了一种具体的属性约简算法，其特点是简单，容易实现，考虑了属性值代表范围的合理性。     

一种基于粗糙集的集成算法及应用

粗糙集理论的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策和分类规则：本文提出一种基于信息量的属性约简和规则提取的集成算法,并结合汽车里程试验数据进行验证,通过仿真实验,表明了该算法的有效性和可行性。     

CBA分类算法的一种改进

CBA算法是将关联规则挖掘与分类技术相结合的一种分类算法,在许多领域中得到了广泛应用.针对CBA处理海量数据效率低的缺点,提出了一个改进的CBA算法.该算法将粗糙集理论应用到CBA算法中,对决策表进行属性约简,提高了分类关联规则的生成效率;并应用PEP(pessimistic error pruning)方法对候选规则进行剪裁.实验结果表明,该算法比CBA具有更高的分类效率和准确度.     

基于信息增益和粗糙集的入侵检测方法

传统的随机森林在网络入侵检测中收敛速度慢,并且学习性能不够完善。为消除原始入侵检测数据中的冗余信息,提出一种基于信息增益和粗糙集的随机森林入侵检测方法。使用信息增益对数据的各个属性进行相关分析,删除冗余属性,减小属性简约的时间复杂度;利用粗糙集理论从数据中提取分明函数,求得属性简约;使用随机森林分类器进行分类。实验结果表明,该方法收敛速度较快,在召回率和精度方面都要高于传统的随机森林方法,尤其是在训练样本充足的网络环境下,效果更加明显。     

恶意程序检测的粗糙集方法

为了克服目前恶意程序检测存在着在先验知识较少情况下推广能力差的问题,本文提出了对恶意程序检测的粗糙集方法。实验结果表明,在给出有关恶意程序与普通程序的先验知识较少的情况下,仍然具有较好的检测效果。