粗糙集理论在入侵检测中的应用研究

入侵检测系统是目前安全领域较新课题,是动态安全领域的核心,但目前仍然存在很多问题,特别是具有自适应能力、能自我学习的入侵检测系统还不完善。针对这些问题,本文提出了一种基于粗糙集理论的入侵检测系统的方法。     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持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．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

粗糙集属性约简在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统（IDS）是一种以攻为守的主动式防御措施,它针对网络内部攻击进行防御．为了实现对海量入侵检测数据的数据挖掘,首先可对入侵检测系统采集的海量数据进行抽样分析,然后使用粗糙集理论的属性约简方法对数据进行预处理,获得入侵检测数据的决策规则,并判断流经网络的数据包的安全性,最后编程以实现数据挖掘的自动化．     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

Rough sets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理.基于粗糙集理论的数据挖掘技术正日益受到计算机科学家和数学家的重视.笔者介绍了粗糙集理论的发展过程和基本特点,粗糙集理论在数据挖掘中的应用,以及典型的基于粗糙集的数据挖掘系统,并介绍了粗糙集理论的研究方向和研究领域,最后论述了粗糙集理论与其他智能化方法结合起来处理信息的必要性.     

粗糙集理论在内燃机柱塞故障诊断中的应用

在对内燃机柱塞等故障利用神经网络进行诊为的基础上，引入粗糙集理论，对其在故障诊断特征参数属性优化中的运用进行了探索，并对故障诊断决策进行属性约简，剔除其中不必要的属性，揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性，降低了神经网络构成的复杂性，最后给出了属性约简的结果。     

粗糙集理论在电子邮件过滤系统中的应用研究

粗糙集理论是一种适用于不完整和不确定系统的知识发现的新型数学工具,而电子邮件过滤是网络信息安全研究的热点。本文利用粗糙集理论针对电子邮件过滤技术进行了研究。实验证明,该方法是有效的。     

模糊粗糙集理论在医院肝病诊断中的应用

医学病理诊断是医院管理工作的一个重要组成部分,根据病人的病例数据诊断疾病的病因和诊断指标体系的建立是诊断评估工作的一个重要环节。利用模糊粗糙集理论中,以肝病患者的身体表征、物理检查和实验室检查的结果,利用属性约简,确定患者的病情,从而为患者的治疗提供帮助。     

粗糙集理论及在产品市场评估中的应用

粗糙集理论是一种新的处理含糊性和不确定性的数学工具。本文研究了粗糙集理论,并将粗糙集理论应用于产品的市场评估中,通过实验证明使用此理论能有效地从市场调查表中获得有价值的信息,同时也为解决类似问题提供了参考依据。     

粗糙集理论在客户关系管理中的应用

市场竞争的加剧使得客户关系管理成为当今企业日益关注的对象,用数据挖掘工具对其进行分析是近几年人们研究的热点.粗糙集理论作为一种新的数据挖掘工具,在处理不确定性知识方面有着突出的优势.本文用粗糙集的方法对客户关系管理进行了分析,提取决策规则.为提高决策规则的可靠性,通过引入Bagging的概念进而提出了一个改进的方法.并对方法进行了验证,结果表明此方法的效果是比较理想的.     

基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用

介绍了一种基于粗糙集理论提取关联的数据挖掘方法：并给出它在电子商务中的应用以及数据挖掘的全过程和示例，指出作为一种决策支持技术，它可以用来提高企业的决策效率和决策可信度，从而为企业赢得一定的竞争优势。     

用于粗糙集约简的并行算法

通过对数据挖掘粗糙集约简算法的研究, 提出一种基于区分能力指数的信息系统数据划分思想. 先将系统按属性区分能力分成若干子表, 再由子表的约简求原系统的约简, 这种思想较好地简化了布尔函数的化简过程. 根据该思想设计了一个属性约简并行算法, 并利用Petri网模拟工具CPN Tools对算法的负载平衡进行了分析, 通过实验与相应的串行算法在时间上进行了对比, 实验结果显示, 该算法对于对象较多的大规模系统具有较高的效率.     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

应用粗集理论的数据库知识发现

要从数据量庞大的大型数据库中发现知识，就不得不考虑学习算法的效率。将粗集理论应用到数据挖掘中，实现了从数据库中自动抽取与给定的学习任务相关的属性，能有效地发现简练、贴切的知识，并给出了这一应用的理论基础和实现算法。     

基于粗集和格机数据约简的原型系统

将粗糙集合与格机相关理论有机地结合在一起, 利用格机与粗集机制进行数据约简. 设计了一个用于数据挖掘的原型系统, 利用该原型系统验证了算法的有效性与效率. 仿真 实验表明, 该数据挖掘原型系统能广泛地应用于生产实际中.     

基于粗糙集理论的贝叶斯网络分类算法

面对生活中数据信息量大的问题,常使用粗糙集对数据进行知识约简,消除数据中冗余的部分。但大多数研究没有考虑约简后对原有分类的影响;常使用的朴素贝叶斯算法又难以获得其先验概率。基于上述问题,本文提出了一种基于粗糙集的贝叶斯分类算法：首先利用粗糙集中决策属性和条件属性之间的依赖关系,进行属性约简,消除冗余的数据,然后通过贝叶斯算法对约简后的数据进行知识挖掘,最后通过对故障源数据的对比分析。该方法既避开了朴素贝叶斯算法对先验概率的要求,又使得数据分类和预测能力有了明显提升。     

粗糙集在决策系统中的应用

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，对关系数据库中的二维决策表提出了一个问题解决模型，并在同时满足支持度和可信度的基础上对规则进行筛选，提高了决策的准确性和合理性。     

基于粗糙集的Web日志挖掘研究

提出了一种基于粗糙集的Web日志挖掘模型,该模型采用粗糙集的方法对原始数据进行约简,然后应用粗糙集理论对数据进行定性分析和约简.最后结合一个Web日志实例验证了方法的可行性和有效性.     

基于模糊集和粗糙集的关联规则挖掘策略

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．     

粗集理论在知识发现系统中的应用

阐述了粗集理论的基本思想，给出了一个基于粗集的知识发现系统模型，并通过实例说明了这一模型的有效性。