基于变精度粗糙集的入侵检测研究

网络行为的复杂性和动态变化使得入侵检测数据中存在大量干扰信息,入侵检测的误警率和漏警率很高,变精度粗糙集增强了粗糙集模型的抗干扰能力,适合分析不确定的数据集合。运用变精度粗糙集为入侵检测系统进行形式化描述,建立入侵检测信息系统和入侵检测模型。设计β参数调整算法,将训练数据集离散化后进行信息系统约简,然后生成入侵检测规则库,根据规则库进行入侵检测。模拟实验证明本方法具有良好的检测性能,可以适应网络行为的动态变化并检测出潜在的攻击行为。     

基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障诊断研究

提出了一种基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障综合诊断方法.利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,并引入可辨识矩阵,更加快速地去除故障冗余属性,减小了约简过程的复杂度.将得到的最小决策表作为改进的概率神经网络的训练样本,提高了PNN的训练速度和诊断的准确率.实例证明,该模型不仅能在信息不完备的情况下进行有效诊断,而且可以提高诊断速率及正判率.     

基于粗糙集和支持向量机的肿瘤图像识别

设计了一种基于粗糙集与支持向量基的乳腺肿瘤图像识别方法.其基本思想是首先对图片进行降噪预处理,接着提取纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,然后将特征离散归一化处理,再用粗集方法进行特征属性约简,最后利用支持向量基进行识别.结果表明,该方法取得了比较理想的识别效果.     

Generic reconstruction technology based on RST for multivariate time series of complex process industries

In order to effectively analyse the multivariate time series data of complex process, a generic reconstruction technology based on reduction theory of rough sets was proposed. Firstly, the phase space of multivariate time series was originally reconstructed by a classical reconstruction technology. Then, the original decision-table of rough set theory was set up according to the embedding dimensions and time-delays of the original reconstruction phase space, and the rough set reduction was used to delete the redundant dimensions and irrelevant variables and to reconstruct the generic phase space. Finally, the input vectors for the prediction of multivariate time series were extracted according to generic reconstruction results to identify the parameters of prediction model. Verification results show that the developed reconstruction method leads to better generalization ability for the prediction model and it is feasible and worthwhile for application.     

基于信息熵的属性约简算法的研究与实现

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余属性.为了获得决策系统中属性最小相对约简,本文将信息论应用于决策信息系统属性约简中,与遗传算法相结合,并采用加权平均的属性重要度和知识量作为启发式信息指导约简,提出了一种改进的基于核子集的属性约简算法.     

改进人工鱼群优化粗糙集的水电机组故障诊断

针对水电机组大量的现场监测数据信息,基于传统的人工智能方法对故障信息不能及时有效地分析的问题,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的水电机组故障诊断方法．首先,利用鱼群的寻优聚群行为对连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论对离散化后的决策表进行约简,建立故障诊断规则决策表,再用提取的规则对水电机组故障进行诊断．仿真结果表明：与传统方法相比,该算法能够提高水电机组故障诊断的准确率．     

多粒度空间中的粗糙隶属度与知识粒度

以一族等价关系所构成的多粒度空间为研究对象,在乐观和悲观多粒度粗糙集模型的基础上,给出两种多粒度粗糙隶属度函数以重构乐观和悲观多粒度粗糙集。从多粒度空间中一族等价关系的交集和并集出发,定义多粒度空间上的两种知识粒度,并将这两种知识粒度作为启发式信息,分别构建启发式算法以删除多粒度空间中的冗余粒空间。     

基于包含度的不完备序信息系统属性约简的一种算法

在不完备序信息系统中,通过引入包含度的概念,对属性重要度进行了定义;在此基础上,提出了一种基于包含度的属性约简算法;最后,通过实例分析表明,该算法能得到不完备序信息系统的一个约简.     

基于属性约简与动态模糊依赖关系的企业绩效评价方法

针对如何更科学合理地进行企业绩效评价的需要,将粗糙集方法和动态模糊依赖关系理论相结合,提出一种新的企业绩效评价方法。应用粗糙集理论中基于属性重要度的属性约简算法构建评价因素集,基于动态模糊依赖关系理论构建公司绩效评价结果集。通过对具体的数据集的测试表明所提出的评价方法是有效的。     

基于粗糙集的新能源产业中储能技术评价

针对新能源产业中能够应用于新能源并网发电的储能技术评价问题,提出了基于粗糙集的储能技术评价方法.该方法首先在构建新能源产业中储能技术系统评价指标的基础上,建立储能技术评价信息系统;然后利用粗糙集对评价指标进行属性约简,并利用粗糙集差别矩阵属性重要度确定约简后的评价指标权重;最后得出各储能技术的评价值.实证结果表明,该方法以评价对象的客观数据为依据来确定其综合评价值,提高了评价的准确性和合理性.