基于纵横距离的单纯异常点检测算法及应用

首先讨论了异常点挖掘在数据挖掘过程中的重要性,产生异常点的原因,以及目前用于检测异常点的常用算法,指出了单纯应用距离法的局限性,提出了基于纵横距离的异常点检测算法,并给出了基于学生成绩检测的应用实例,该方法不需要进行大量的样本训练,在异常点检测方面有较好的效果.     

基于异常检测的入侵检测技术

对目前的异常检测技术进行了全面概述, 按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、 基于机器学习和基于数据挖掘3种, 阐述了各种异常检测技术的特征, 并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法. 通过实验结果, 比较了各种算法的检测效果.     

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．     

浅谈数据挖掘与粗糙集理论

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。在现实生活中有许多现象并不能简单地用真、假值来表示,如何表示和处理这些现象就成为一个研究领域。1982年,波兰科学家Z.Pawlak提出了粗糙集(Rough Set)理论,这是一种采用新方式来处理模糊性和不精确性知识的数学工具。     

网站保护中后台数据库入侵检测技术的研究

介绍了数据库中的入侵检测技术．设计了基于数据库的入侵检测系统模型，该模型采用新的结合距离度量思想的用户行为轮廓挖掘算法，考虑了给定数据库模式中数据结构和语义的数据库领域知识，对Apriori算法进行了扩展．挖掘出的频繁项集能更准确地反映用户行为轮廓．并将该模型应用到网站后台数据库的安全保护中，作为一个子系统用于实现后台数据库的入侵检测和保护，构建出一种新的网站综合保护解决方案。     

基于粗糙集理论的数据挖掘研究

数据挖掘的技术很多,其中粗糙集理论得到了广泛的应用。粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,它可对不完整的数据进行分析和归纳,从中发现知识。本文介绍了数据挖掘基本概念,阐述了粗糙集理论的基本思想,探讨了基于粗糙集理论的数据挖掘方法。     

一种基于粗糙集属性度量的集成分类器

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性。在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子。在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器。通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能。     

决策问题中粗糙集理论的应用研究

近年来,粗造集理论及其应用得到了广泛的认可.粗糙集作为一种处理不确定、不精确数据的数学工具,从新的角度认识知识,特别值得注意的是它与其它软计算方法有很强的集成能力.此种背景下,基于粗糙集理论分析的决策就成为决策学科的一个前沿问题.     

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。     

基于密度的异常检测算法在入侵检测系统中的应用

给出了异常的定义,介绍了几种典型的异常检测算法并比较它们的优缺点,发现基于密度的异常检测算法的局部异常观点较符合现实生活中的应用.阐述了基于密度的异常检测算法的定义及其在入侵检测系统中的具体应用.     

Generalization Rough Set Theory

In order to avoid the discretization in the classical rough set theory, a generlization rough set theory is proposed. At first, the degree of general importance of an attribute and attribute subsets are presented. Then, depending on the degree of general importance of attribute, the space distance can be measured with weighted method. At last, a generalization rough set theory based on the general near neighborhood relation is proposed. The proposed theory partitions the universe into the tolerant modules, and forms lower approximation and upper approximation of the set under general near neighborhood relationship, which avoids the discretization in Pawlak＇s rough set theory.     

粗集理论及基于集合论的学习方法

运用了粗集理论的基本原理，对不精确、不完整、不确定的数据进行上近似和下近似的计算和分类，对数据进行简约，寻找其隐含的关系和模式，产生规则，确定规则的可信度，并通过举例加以说明。     

粗糙集理论的扩展模型研究

在传统的粗糙集模型和相容粗糙集模型基础上，通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件，给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型．在新的模型中，α-和谐关系在论域里导出一个嵌套的等价关系序列．分析了α在不同的取值区间时，和谐关系的粗糙性与信息熵间的关系．给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明．     

博弈论的粗集模型

本文首先分析了博弈论中对不完备信息的描述,利用粗集中对不完备信息的处理方法,将完全信息与不完全信息进行了粗集特征区分.经典博弈论用概率来处理信息的不确定性,本文将信息的不确定性用粗集的方法进行描述,将信息的传递看作是粗传递,较为详细地讨论了信息粗传递在不完全信息动态博弈中的应用.本文为粗集和博弈论之间架起了桥梁,给博弈论中不确定信息的描述提供了新的方法和角度.     

基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测

提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.     

信息熵在粗糙集理论中的应用

信息熵在粗糙集理论中有着重要的应用 ,它可用来度量知识的不确定性、属性关联的重要性及粗糙集的不确定性等。文章综述并分析这些度量     

基于粗糙集理论的数据预处理

探讨数据挖掘过程中,数据预处理应用粗糙集理论进行属性和属性值约简的方法以及用计算机实现约简的算法.通过对医疗数据的预处理表明,利用粗糙集理论来进行数据预处理是一种十分有效的精简、求最小决策算法的有效方法.     

粗糙集理论与管理决策分析

应用新型数学工具--粗糙集理论--对干部管理决策中的一批数据进行科学推理,从中获得一组精炼的决策规则.它为管理信息系统和智能决策系统的构建提供了新途径.     

基于粗糙集的数据挖掘

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具 ,近几年来在机器学习、知识发现、算法研究、工程应用、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果 .阐述了粗糙集理论的基本思想 ,介绍了人工智能中数据挖掘的一般过程及其方法     

基于相异关系的粗糙集理论

利用相异关系代替Pawlak粗糙集理论中的不可分辨关系,建立了基于相异关系的粗糙集理论,它使粗糙集理论在完备信息系统和不完备信息系统中的应用统一起来．