基于审计日志的关联规则挖掘

为解决审计日志信息利用不充分的问题,通过改进FP-Growth方法研究了审计日志关联规则,提出了基于相互关联规则的KAFP-Growth算法。将现有的审计日志与先进的数据挖掘分析技术结合,在详细研究Apriori算法、PCY算法和FP-Growth算法后,引入了重要属性的概念,对审计日志中的重要属性进行约束,减小了频繁项集,提高了计算性能。实验结果验证KAFP-Growth算法有效提高了审计日志的关联分析效率,相较于FP-Growth算法,在最小支持度相同的情况下,改进算法运行时间速度提升了49.3%,随着数据集规模的增大,改进算法运行时间可提升60%以上。     

基于多目标融合及改进遗传算法的终端区进场协同排序

未来中国终端区将逐年递增,根据数据显示终端区内空域资源与飞行流量的增长不成正比,终端区内流量趋于饱和。为了有效提升终端区运行的效率,确保航空器在其空域的安全飞行,降低管制员的负荷以及公司的运行成本,从航空器延误、管制员负荷以及各机场资源平衡3个方向建立多机场终端区航空器进场协同排序模型。首先,通过对终端区范围界定,运行主要问题的研究以及空域结构的分析,了解终端区系统的相互关联因素;其次,通过对终端区进场航空器的线路、交叉点的单独分析,找到相应的共同点和影响较高的运行系统相关性因素、相关的约束以及主要的解决目标;最后,利用结合模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SAA)的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)算法对该模型进行求解。结果表明：基于改进遗传算法对该模型求解后对比先到先服务模式以及未改进的遗传算法在效率上分别提高26.3%和53.2%。由此可见,所提出的模型能有效地提高航空器排序的效率。     

基坑抗隆起稳定性研究新进展

坑底隆起易造成基坑坍塌及邻近建(构)筑物不均匀沉降,是影响基坑安全的关键因素之一。针对近10年国内外基坑抗隆起稳定性研究进展,阐释了基坑宽度、土体各向异性及支挡结构嵌固深度等因素对坑底抗隆起稳定性影响规律,列举了近年来基于地基承载力模式及圆弧滑动模式的基坑抗隆起安全系数改进公式,对比了不同改进公式对应的破坏机制及适用范围。进一步介绍了可靠度分析方法在坑底隆起失效概率计算中的运用及失效概率影响因素。最后总结了圆形基坑及坑中坑式基坑坑底隆起破坏机制及抗隆起安全系数计算方法。得到以下结论:(1)基坑越窄、土体各向异性比越低及支挡结构嵌固段越深对基坑坑底抗隆起稳定性越有利,但当支挡结构位于均质土层且端部未嵌入较硬土层时无法体现此规律;(2)基坑坑底隆起的失效概率与岩土体材料及土体参数的空间变异性有关,与安全系数无直接联系;(3)由于尚未建立统一的计算模型,且如何考虑三维效应及拱效应也未明确,圆形基坑抗隆起稳定性分析至今未有统一定论;坑中坑式基坑内外坑间距决定抗隆起破坏机制,抗隆起安全系数应根据内部型及外部型两种不同破坏机制分别计算。     

基于关联规则及组合模型的面料需求预测

由于服装的面料组成具有复杂性,企业在不同时间对不同规格型号面料需求量不一致,传统的人工预测及单维度智能预测模型难以解决问题。针对服装企业面料需求非确定性、预测难的痛点,提出基于关联规则及组合模型的面料需求预测方法。文章首先构建Apriori面料型号关联模型,挖掘多批多类面料间的型号关联规则;然后构建Prophet时间序列模型与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测模型Prophet-LSTM,结合其在解决面料需求预测问题上的优势;最后将挖掘出的高关联面料型号历史需求数据作为输入,采用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)优化组合模型权值系数,进行关联面料需求量预测。使用RMES(root mean squared error,RMSE)及MAE(mean absolute error,MAE)作为评价指标设计对比实验,实验结果表明：采用量子粒子群优化的QPSOProphet-LSTM面料需求预测模型RMES较Prophet降低5.464,较LSTM降低1.184;MAE较Prophet降低4.261,较LSTM降低0.819,需求预测精度更高,支持服装企业面料柔性生产。     

一种基于语言评价矩阵的专家评判水平分析方法

在群体决策分析过程中,由于多种因素的影响,各个专家的决策结果很难达成一致·为了评价每个专家的决策水平,从群体判断一致性的角度,给出了一种基于语言评价矩阵的分析方法·介绍了有关语言评价矩阵的定义及性质;分别定义了3个一致性指标:专家群体对各方案的一致性指标;专家对各方案的一致性指标;两个专家之间的一致性指标·语言评价矩阵用来表述专家针对方案集和指标集给出的偏好信息,根据矩阵计算得到的各个专家的方案排序向量,进而可计算得到3项一致性指标·通过对3项指标的分析,可以判断各位专家的决策水平·最后通过一个算例说明了这种方法·     

SDH告警显示预处理和告警关联分析

针对SDH网络故障管理中的告警显示预处理和定位功能,简要分析了SDH告警数据库的特点,给出了告警压缩处理流程．并指出了SDH故障管理中的关联规则挖掘算法,最后简单介绍了知识发现实现的方法。     

用数据挖掘的方法构建可扩展的入侵检测系统

利用审计程序提取了一个能够描述每个网络连接或者主机会话的扩展的属性集 ,并利用数据挖掘程序学习那些可以精确描述入侵行为和正常活动的规则 .这些规则可以用于滥用检测和异常检测 .并且提出了一个数据挖掘在构建可扩展的入侵检测系统时的框架 ,针对不同方式的入侵 ,该框架采用不同的模式进行检测 ,并形成最后的结论     

英藏命名实体在机器翻译系统的实现

本文就英藏两种语言中的人名、地名、机构名等命名实体的翻译规则进行探讨，并提出实现在英藏机器翻译系统中的初步方案。     

三容模糊控制系统设计

三容系统是模拟多容器流程系统的一个多输入多输出、时变、强耦合、非线性的实验系统．它的液位控制算法的研究对实际的工程应用有着非常重要的意义。本文给出一种非线性系统模糊控制方法，并将该方法应用于三容实验控制系统中去控制液面高度，基于Matlab软件中Simulink工具箱，给出仿真结果。     

基于下钻操作的多层关联规则挖掘算法研究

多层关联规则涉及多个抽象层中的项,它是通过有概念分层的关联规则挖掘而产生的.传统的方法仅考察每个概念层次内是否有用户感兴趣的规则,而忽略了不同概念之间的规则.另外,很多挖掘出的规则并不是用户感兴趣的.提出的关联规则的下钻操作沿袭了OLAP中下钻的概念,它是通过对已经挖掘得到的用户感兴趣的规则进行再分析,挖掘出用户感兴趣的子关联规则,从而达高效挖掘多层关联规则的目的,且这种规则不局限于同一概念层次内.