多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集模型及其应用

考虑到多源覆盖信息系统中数据的复杂性以及单个信息系统之间的不平等性,引入诱导覆盖粗糙集,并对信息系统的属性赋予权重值,提出了多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集MCS-WGMRS模型。定义了属性权重的计算方法,给出模型的上、下近似,并获取了相应的决策规则。通过实例分析验证了MCS-WGMRS模型的有效性,结果表明该模型对目标集的分类能力更强,适当调整阈值可进一步提高模型的容错性。     

限制优势关系下的加权多粒度粗糙分析方法

作为多粒度粗糙集的推广,提出了限制优势关系下的加权多粒度粗糙分析方法。分析了优势关系粗糙集和多粒度粗糙集的局限性,引入限制优势关系对加权多粒度粗糙集进行改进,充分考虑到属性的偏好关系和粒度的重要性差别,使其适用于不完备的高维或分布式有序信息系统;由此得出粗糙近似,讨论了其与限制优势关系下的乐观、悲观多粒度粗糙集的关系,并对相关性质和定理进行证明;通过实例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。     

基于可能度容差关系的多粒度粗糙决策分析方法

在不完备区间值决策信息系统中,针对可能度容差关系和多粒度决策粗糙集的各自优点,提出一种基于可能度容差关系的多粒度决策粗糙模型。首先提出可能度的概念,定义新的容差关系;然后构建了基于可能度容差关系的乐观和悲观多粒度决策粗糙集模型,给出模型的上下近似,并对相关性质和定理进行证明;最后以实例验证了模型的有效性与适用性。结果表明,通过调整属性相似度阈值◢ω◣,可使模型具有一定的容错能力和很强的分类能力。     

有限群的π-闭-Sylow塔群群类

称群G为π-闭-Sylow塔群，若群G中存在正规Hall π-子群为Sylow塔群．研究了π-闭-Sylow塔群的性质，利用群类论理论证明了；π-闭-Sylow塔群的群类为子群闭且商群闭的；π-闭-Sylow塔群的群类为直积闭且次直积闭的；π-闭-Sylow塔群的群类为No-闭的．并由此推出，π-闭-Sylow塔群类是一个饱和群系且为一个Fitting类．     

有限群的弱c-正规子群及其性质

讨论了弱c—正规子群的性质，并利用其性质给出一个群为p—可解群、亚幂零群的一些条件，(1)设G为群，则G中存在弱c—正规Sylowp—子群当且仅当商群G／Op(G)为p—幂零群；特别地，G中存在弱c-正规Sylow p—子群时，G为p—可解群，且lp（G）≤2.（2）群G为亚幂零群当且仅当G的每一个Sylow子群在G中弱c—正规。     

基于多阈值的变精度邻域多粒度粗糙决策方法

为从更多角度处理数值型信息系统,提出了基于多阈值的变精度邻域多粒度粗糙决策分析方法。首先,分析了双重粒化准则下邻域半径选取的局限性,针对多属性特征给出了新的多阈值邻域半径计算方法;然后,借鉴变精度粗糙集在降低噪音数据干扰方面的优势,获取更精确的粗糙近似,并对相关性质进行了证明。实例分析表明,新模型能有效提高对象的分类精度和分类质量。     

诱导覆盖关系下的加权多粒度粗糙集及应用

为从更多角度进一步分析多属性覆盖决策信息系统,提出了诱导覆盖关系下的加权多粒度粗糙集。分析了采用专家经验确定粒度权重的局限性,引入基于分类质量的粒度权重赋值方法,使决策结果更具客观性;将诱导覆盖关系引入加权多粒度粗糙集,给出完整的粗糙上下近似;讨论了几种度量参数之间的关系,并对相关性质和定理进行证明;通过实例分析验证了模型的有效性和实用性。     

监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用

为弥补多粒度决策粗糙集刻画不确定性知识能力的不足,鉴于监督学习能够考虑对象现有或预测的类别标签信息,在多粒度决策粗糙集中引入类内阈值和类间阈值的概念,提出了基于监督机制的多粒度决策粗糙集,给出模型的下、上近似,并对相关性质和结论进行证明。以工地项目建设的实例验证了模型的有效性与可靠性。实验结果表明,通过调整类内阈值和类间阈值,可进一步提高原模型的容错和分类能力。