基于粗糙集理论和BP神经网络入侵检测模型

研究网络入侵准确检测问题.针对入侵检测系统存在的比较高的漏报率以及高的误报率,同时也存在入侵检测的数据存在维数大、冗余度高等缺陷.为了保证网络的安全防护技术的实时性和有效性,结合领域粗糙集和BP神经网络算法的优点,提出了一种新的基于领域粗糙集理论和BP神经网络算法的入侵检测算法.首先在粗糙集理论的基础上引入领域概念,减少信息的丢失,利用领域粗糙集理论进行数据的约简,将简化的数据集作为BP神经网络输入数据,可简化BP神经网络的结构,同时缩短了样本训练时间,有效提高了BP神经网络分类正确率.在Matlab上进行仿真的结果表明,所提出的入侵检测算法,训练样本时间更短,入侵识别率和检测率却有了较以前的传统算法更高的准备率.     

应用于卟啉阵列气体检测系统的识别算法

差值图谱是卟啉化学传感器(PSA)芯片识别气体的根据,但同种气体的差值图谱之间会出现颜色或显色位置的差异,存在实验数据发散的问题。结合BP神经网络和粗糙集,提出了一种新的气体种类识别算法,并将之用于PSA气体检测系统中。该方法利用粗糙集的数据约简功能找到差值图谱数据中颜色变化明显的点的数据,以这些数据为输入,进行BP神经网络的训练和识别。通过实验可以证明,相对于欧氏距离聚类结果、BP神经网络识别结果,本文提出的算法对于发散的实验数据具有更高的识别精度。     

基于RBF神经网络与粗糙集的数据挖掘算法

随着数据挖掘技术的兴起,为了提高数据挖掘的准确性,提出了很多数据挖掘算法。神经网络与粗糙集理论结合的数据挖掘算法一直是基于粗糙集理论数据挖掘研究的热点之一。文中提出利用RBF神经网络收敛速度快、泛化能力强等优势先对数据进行训练,优化数据后传递给粗糙集进行数据挖掘的新思路。并通过对比与未经过RBF神经网络训练的数据挖掘结果,发现RBF神经网络与粗糙集结合算法挖掘的精度有明显的提高,证明了RBF神经网络与粗糙集理论结合的数据挖掘算法是有效的、可行的。     

一种基于粗糙集理论和BP神经网络的入侵检测新方法

针对入侵检测数据存在维数大、冗余度高及噪声数据较多的缺陷,结合粗糙集理论和BP神经网络在数据处理方面的优势,提出了一种入侵检测新方法(RSBP). RSBP利用粗糙集理论进行数据约简时,为得到一组最小相对约简,提出一种基于遗传算法的属性约简算法.将简化的数据集作为BP网络的输入数据,可以简化BP网络的结构、缩短训练时间且提高了BP网络分类准确率.通过实验将RSBP与基于主成分分析(PCA)和BP网络的入侵检测方法(PCABP)做比较,实验结果表明,RSBP的训练时间更短、检测的准确率更高.     

RS-IPSO-BPNN模型在建筑工程估价中的应用

针对一般建筑工程估价问题的复杂性,融合粗糙集理论、粒子群算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的建筑工程估价模型--基于粗糙集理论、改进粒子群算法和神经网络算法集成的建筑工程估价模型。利用粗糙集理论对影响建筑工程造价的因素进行约简,优化BP神经网络的输入变量;利用一种带收缩因子的改进粒子群算法优化BP神经网络初始权重和阈值。该方法有效地增强了BP算法对非线性问题的处理能力,同时提高了BP算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。选取湖南某市工程案例进行实证分析。研究结果表明,新的算法模型能够以工程特征为依托,科学客观地评估建筑工程造价,具有较高的实际应用价值。     

基于RBF神经网络与粗糙集的数据挖掘算法

随着数据挖掘技术的兴起,为了提高数据挖掘的准确性,提出了很多数据挖掘算法.神经网络与粗糙集理论结合的数据挖掘算法一直是基于粗糙集理论数据挖掘研究的热点之一.文中提出利用RBF神经网络收敛速度快、泛化能力强等优势先对数据进行训练,优化数据后传递给粗糙集进行数据挖掘的新思路.并通过对比与未经过RBF神经网络训练的数据挖掘结果,发现RBF神经网络与粗糙集结合算法挖掘的精度有明显的提高,证明了RBF神经网络与粗糙集理论结合的数据挖掘算法是有效的、可行的.     

供应链核心企业绩效决策研究

从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的基本理论和方法,建立基于粗糙集和BP神经网络的核心企业绩效改进决策模型框架结构,并给出其中的基于分辨矩阵的指标约简方法和基于梯度的BP算法。最后结合一个实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,并与未进行指标约简的训练结果进行了对照分析,二者结果基本一致。在此基础上,依据指标的权重,提出核心企业绩效改进的决策意见和措施。     

粗糙集及PSO优化BP网络的故障诊断研究

针对PP神经网络故障诊断存在网络结构复杂、训练时间长、精度不高的问题,将粗糙集、微粒群算法、遗传算法引入到柴油机故障诊断中,提出了基于粗糙集理论与改进PP神经网络相结合的柴油机故障诊断算法。算法采用自组织映射方法对连续属性离散化,利用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,使用微粒群算法优化PP网络结构,从而缩短训练时间,有效提高故障诊断的准确度。最后用柴油机的实际诊断结果验证了该算法的可行性、快速性和准确性。     

一种新的粗糙神经网络的构造算法研究

将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种新的粗糙神经网络的构造算法。该算法针对含有连续属性的不一致决策表,采用整体离散化方法,对连续属性离散化,并用离散后的结果作为输入向量;然后利用粗糙集理论对不一致性决策表进行属性约简,减少神经网络的输入向量;最后使用经典数据对该神经网络进行训练。结果表明本神经网络提高了网络的收敛速度和泛化能力,改善了网络的预测性能。     

基于粗糙集和信息熵的BP神经网络故障诊断

针对粗糙集只能处理量化数据,容错和推广能力较差的缺点以及BP神经网络的维数灾难问题,提出1种基于信息熵的粗糙集属性离散化方法. 该方法利用粗糙集对属性进行约简,解决BP神经网络的维数灾难问题,并将BP神经网络用于模式分类补偿粗糙集属性约简用于模式分类时的不足. 实例分析表明该方法具有较好的故障诊断效果.     

基于粗糙集与神经网络的故障诊断研究

通过引入粗糙集理论,利用可辨识矩阵约简算法对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后构造改进的BP神经网络作为粗糙集的后端处理机,构造了基于粗糙集与神经网络的故障诊断模型。仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景。     

Rough sets for adapting wavelet neural networks as a new classifier system

Classification is an important theme in data mining. Rough sets and neural networks are two techniques applied to data mining problems. Wavelet neural networks have recently attracted great interest because of their advantages over conventional neural networks as they are universal approximations and achieve faster convergence. This paper presents a hybrid system to extract efficiently classification rules from decision table. The neurons of such hybrid network instantiate approximate reasoning knowledge gleaned from input data. The new model uses rough set theory to help in decreasing the computational effort needed for building the network structure by using what is called reduct algorithm and a rules set (knowledge) is generated from the decision table. By applying the wavelets, frequencies analysis, rough sets and dynamic scaling in connection with neural network, novel and reliable classifier architecture is obtained and its effectiveness is verified by the experiments comparing with traditional rough set and neural networks approaches.     

基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝识别

研究粗糙集理论和BP神经网络算法,以及如何结合两者构建天然裂缝智能识别的应用。选取与天然裂缝发育有关的测井曲线作为样本集．先用粗糙集理论约简样本信息,然后采用BP神经网络识别天然裂缝。给出了基于粗糙集和BP神经网络的天然裂缝智能识别的设计方案,通过长庆油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法效果显著。粗糙集有效地约简样本信息．BP神经网络很好地识别天然裂缝,故基于粗糙集和神经网络的智能识别方法切实可行。     

基于粗糙集和遗传算法的神经网络模型研究

提出一种基于粗糙集理论和遗传算法的神经网络模型和它的构造方法.该模型先利用粗糙集理论进行属性约简;利用遗传算法优化BP网络参数;用约简结果和优化的BP网络参数进行网络训练.仿真实验结果表明,该模型能简化网络训练样本,优化神经网络结构,提高系统的学习效率和精度.此方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值.     

基于粗糙集约简的神经网络集成及其遥感图像分类应用

为降低集成特征选择方法的计算复杂性,提出了一种基于粗糙集约简的神经网络集成分类方法。该方法首先通过结合遗传算法求约简和重采样技术的动态约简技术,获得稳定的、泛化能力较强的属性约简集;然后,基于不同约简设计BP网络作为待集成的基分类器,并依据选择性集成思想,通过一定的搜索策略,找到具有最佳泛化性能的集成网络;最后通过多数投票法实现神经网络集成分类。该方法在某地区Landsat 7波段遥感图像的分类实验中得到了验证,由于通过粗糙集约简,过滤掉了大量分类性能欠佳的特征子集,和传统的集成特征选择方法相比,该方法时     

基于粗糙集约简的神经网络集成及其遥感图像分类应用

为降低集成特征选择方法的计算复杂性,提出了一种基于粗糙集约简的神经网络集成分类方法。该方法首先通过结合遗传算法求约简和重采样技术的动态约简技术,获得稳定的、泛化能力较强的属性约简集;然后,基于不同约简设计BP网络作为待集成的基分类器,并依据选择性集成思想,通过一定的搜索策略,找到具有最佳泛化性能的集成网络;最后通过多数投票法实现神经网络集成分类。该方法在某地区Landsat 7波段遥感图像的分类实验中得到了验证,由于通过粗糙集约简,过滤掉了大量分类性能欠佳的特征子集,和传统的集成特征选择方法相比,该方法时间开销少,计算复杂性低,具有满意的分类性能。     

基于粗糙集理论的RBF神经网络剪枝算法

分析了满足给定学习误差要求的最小结构神经网络的各种实现方法.把粗糙集理论引入神经网络的结构构造中;提出了一种基于粗糙集理论的RBF神经网络剪枝算法,并将这种算法与现有剪枝算法相比较.最后将该算法应用于热工过程中过热气温动态特性建模.仿真结果表明基于该算法的神经网络模型具有较高的建模精度以及泛化能力.     

Dimensionality reduction based on rough set theory: A review

A rough set theory is a new mathematical tool to deal with uncertainty and vagueness of decision system and it has been applied successfully in all the fields. It is used to identify the reduct set of the set of all attributes of the decision system. The reduct set is used as preprocessing technique for classification of the decision system in order to bring out the potential patterns or association rules or knowledge through data mining techniques. Several researchers have contributed variety of algorithms for computing the reduct sets by considering different cases like inconsistency, missing attribute values and multiple decision attributes of the decision system. This paper focuses on the review of the techniques for dimensionality reduction under rough set theory environment. Further, the rough sets hybridization with fuzzy sets, neural network and metaheuristic algorithms have also been reviewed. The performance analysis of the algorithms has been discussed in connection with the classification.     

一种基于粗糙集理论的神经网络分类器的设计

文章设计了一个基于粗糙集理论的神经网络分类器。该分类器利用粗糙集理论对原始数据进行特征选择,约简了冗余特性,减小了BP网络的输入维数,提高了网络的学习效率。在对一组数据实际分类的过程中,与单纯的神经网络分类器比较,在同等精度要求的情况下该分类器网络训练时间短,识别能力强。