基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于CP—ABE访问控制系统的设计与实现

在访问控制中,传统公钥加密由于其需要对接收群体的每个成员用其公钥加密,再分发,因此需要获取接收群体中每个成员的身份。但是,在分布式应用中,却难以一次获取接收群体的规模与成员身份。如果列举用户身份,则会损害用户隐私。基于密文策略的属性加密体制（CP—ABE）,由于其广播式的、授权人通过满足某些条件就能确定的特点,避免了由于必须获取这些信息而引出的数据安全问题。于是,文中给出了一种基于CP—ABE的混合加密访问控制系统的设计与实现方案。通过实际项目的成功应用,证明了该方案的可行性与优越性。     

防止过拟合的属性约简

近年来,机器学习的过拟合问题备受关注,尤其在属性约简中。为解决这一难题,提出一种融合集成策略和去除操作的算法。首先将训练模型数据平分为◢M份;然后将其中M◣-1份采用集成策略进行潜在约简计算;最后将剩余的一份进行提前测试,一旦发生过拟合则将刚加入的属性从潜在约简集中去除。利用提前测试潜在属性约简的方法来防止过拟合现象的发生,几组UCI数据的实验结果说明了新算法的有效性,同时为丰富和发展属性约简提供了一种新的方向。     

没有安全就没有互联网

正对某个具体的产业而言,"安全"不会产生正向激励,在逻辑上是必要而非充分的关系。在农业和工业时代,安全是一个伴生问题,但是进入信息时代,安全独立成为一个行业。在互联网化进程中,安全的行业属性意味着其不只是影响其它行业的变革,自身也在经历变革。不过,由于安全行业的特殊性,其对互联网行业的意义远大于自身,甚至可以说——没有安全就没有互联网。过去,在各行各业还未触及互联网时,不论是"To B"业务还是"To C"业务,安全行业的服务宗旨是保障"网     

大企业云计算之路需要绕开7个暗坑

正如今,越来越多的大企业禁不住应用软件厂商的诱惑,开始考虑将原来运行在私有数据中心的大型应用系统迁移到云端。而关于云计算的商业价值,形形色色的云计算服务商通常会告诉企业:云计算可以帮助企业节省成本,增强IT系统与业务灵活性,加快应用部署速度,增强业务创新能力…相比复杂的传统应用,使用云计算服务更是像打开空调开关一样简便,甚至企业的CMO和销售主管都可以自行搞     

基于布尔冲突矩阵的不完备决策表快速属性约简算法

在不完备决策表中,针对近年来提出属性约简算法的时间复杂度不理想的情况,通过对已有计算容差类方法和引入的冲突域概念的研究,定义了布尔冲突矩阵并设计出该矩阵的快速属性约简算法。同时,在布尔冲突矩阵中定义了一种属性重要性度量的方法,并从理论上证明了该矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的。经过对该属性约简算法的分析,其时间复杂度为max{O(|K‖C‖U|),O(|C|2|POSC(D)‖U|)}(|K|=max{|TC(x)‖x∈U}),空间复杂度为O(|C|2|POSC(D)‖U|)。最后通过实例和实验分析,说明该算法的有效性和可行性。     

一种基于相关的属性选择改进算法

基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,能够在基于相关的属性选择算法选择的属性集子的基础上,去除属性子集中那些与其他属性相关度大的属性。通过实验证明,改进后的算法选择的属性子集属性数不多于基于相关的属性选择算法选择的属性子集属性数。使用改进算法选择的属性子集,在对分类器分类正确率影响很小的情况下,有较高的分类效率。     

两种基于个体偏好集结的多属性群决策共识方法

针对多属性群决策中的共识问题, 提出两种使群体达成共识的方法. 假设群体决策的结果以从个体偏好通过集结得到的群体偏好为基础, 在使用算术加权集结算子和几何加权集结算子的条件下, 分别设计相应的共识达成算法, 并对算法的收敛性进行分析. 与已有方法相比, 所提出算法能够体现决策个体的差异和决策个体对群体的影响. 通过某市政图书馆空调系统安装方案的选择表明了所提出方法的合理性和可行性.

     

闭世界框架下灰色模糊多属性决策方法

针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之间的冲突. 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于多值属性分量的XACML策略匹配算法

针对多值属性分量的XACML策略和策略请求之间的匹配需求,分析多值属性策略匹配中策略规则与请求匹配时两者的对应属性关系,依据属性之间的包含关系和权限蕴含关系,给出3个关于策略匹配的定理并加以证明。根据策略匹配的定理,提出多值属性匹配算法。最后进行实验验证,结果表明该算法能够提高多值属性分量策略的匹配效率。