基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法

为克服多源数据融合中存在信息高维、冗余和噪音等大量不确定性因素给网络安全态势评估带来的复杂影响,提出一种基于粗糙集神经网络的网络安全态势评估方法。该方法既利用粗糙集理论在机械学习、处理冗余信息和特征提取等方面的能力,又结合神经网络处理噪音和任意逼近能力构造出由指标层、离散层、规则层、决策层组成的态势评估模型,并与BP神经网络方法进行对比研究。仿真实验结果表明,所提方法偏差较少,更能客观、准确地分析网络安全状况。     

基于GA-BP神经网络的某型装备作战效能评估方法

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值的缺点,利用遗传算法全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于GA-BP网络的某型装备作战效能评估模型,给出了实际数据的评估结果.实验结果表明:GA-BP神经网络的泛化能力、评估准确性比BP神经网络的效果更好,这为评估某型装备的作战效能提供了一种新的思路.     

基于BP神经网络的战场网络攻击效能评估

战场网络攻击效能评估是网络攻击研究的重要内容.为了评估战场网络攻击效能,构建了战场网络攻击能力评估指标体系,提出了基于BP神经网络的评估方法,给出了构造样本的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练,最后利用Matlab软件对该网络进行了仿真.通过与模糊综合评判法得出的评估结果相比较,验证了该方法的有效性.该方法减少了评估中人为因素的影响,使评估结果更可信.     

基于改进的BP神经网络模型的雷达网效能评估

为拓展雷达网效能评估的内容、改进评估方法和提高评估效率,重构了雷达网效能评估指标体系,给出了各指标的量化模型和方法;针对BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出了利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的方法,并采用GA+BP神经网络模型对雷达网部署方案进行了评估优选.仿真结果表明,运用GA算法改进的BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的预测精度,可作为雷达网效能量化评估的有效手段,为雷达兵作战筹划提供科学决策依据.     

基于粗糙集理论的模糊神经网络建模方法

采用基于粗糙集的模糊神经网络模型,将粗糙集理论与模糊神经网络相结合,通过利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从样本数据中获取精简的规则,再根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数,克服了当输入维数高时,模糊神经网络的结构过于庞大的缺点,从而使网络模型结构最简.并采用误差反向传播算法(BP算法)来训练该新型网络中的权值参数及隶属函数的中心值和宽度,仿真结果验证了该模型的优越性.     

基于粗糙集的雷达装备保障性评估指标约简方法

针对雷达装备保障性评估指标多、数据量大,导致计算复杂的问题,提出了一种基于粗糙集的雷达装备保障性评估指标约简方法.首先依据指标建立原则,构建了雷达装备保障性评估指标体系;然后根据粗糙集理论,给出了评估指标简化的方法和步骤;最后得出约简后的雷达装备保障性评估指标体系.实例分析表明,雷达装备保障性评估指标体系约简前后的评估结果一致,运用本文提出的约简方法进行评估更加简单、快捷.     

基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究

针对BP神经网络结构由于特征维数增多变得复杂,以及网络易陷入局部极值点,提出了粗糙集和改进遗传算法结合共同优化神经网络的方法。首先利用粗糙集对样本空间进行属性约简,降低特征维数,进而简化BP神经网络的结构;然后训练过程中先用改进的遗传算法全局搜索网络的权值和阀值,再使用BP算法局部搜索细化,避免网络过早收敛。试验分析证明优化后BP神经网络比传统BP网络的预测精度得到了极大提高,泛化能力得到了增强,说明了该方法的可行性、有效性。     

基于粗糙集理论的装备战损评估方法

战损评估是"基于效果的作战"的关键环节;根据导弹装备战场损伤评估中的难点,运用粗糙集理论研究了适于装备损伤评估的实用方法;简要介绍了粗糙集理论的基本原理;用基于分辨矩阵的属性约简方法,给出了一种装备战场损伤的评估模式;结合一个导弹装备战损评估实例介绍了一个完整的评估步骤,并给出了评估结论,对开展装备损伤评估定量研究和定性决策具有指导意义。     

基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络的变压器故障诊断

变压器的安全问题是电力系统稳定运行的关键因素.将BP神经网络稳定的优点与RBF网络收敛迅速的特点相结合,同时使用粗糙集对数据进行处理,进一步提高诊断的准确率.提出了新的变压器故障诊断方法,即基于粗糙集与RBF-BP复合神经网络算法,构建出该模型并且进行仿真实验.实验结果表明:该模型达到预期效果,准确率高,收敛速度快.     

粗糙集神经网络在图像分割中的应用

提出了粗糙集神经网络用于图像分割的方法.该方法利用粗糙集约简理论对分割后的图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,抽取出规则,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,从而确定粗糙集神经网络的结构.粗糙集神经网络中每个神经单元的输入为区域值,输出为决策分类值,此时权值预设为各规则粗糙隶属度值,然后用BP算法迭代,最终实现图像的分割.试验证明,该方法大大缩短了训练时间,提高了精度,并且得到优于常规的分割图像以及满足图像处理的实时性要求.     

基于粗糙集和神经网络的机械故障诊断研究

提出了粗糙集理论与神经网络结合的机械故障诊断方法,研究了连续属性离散化的SOM方法和条件属性约简的差别矩阵方法,归纳了构建神经网络需考虑的关键问题,用一个算例验证了方法的有效性.结果表明：粗糙集能有效地约简冗余信息,简化神经网络的结构,缩短网络的训练时间,提高诊断的效率;SOM网络能将连续性输入映射成具有理想聚类结果的离散性输出,并能保持数据间的拓扑结构不变;利用差别矩阵对决策表进行约简,结果准确可靠;BP神经网络泛函逼近能力强,能快速准确地完成特征空间到故障空间的映射.     

基于粗糙集与神经网络的煤与瓦斯突出预测方法

煤与瓦斯突出是受诸多因素影响的复杂问题,且影响因素相互关联,为了提高其预测的准确性,文中提出了一种基于粗糙集与神经网络的煤与瓦斯突出预测方法。通过煤与瓦斯突出预测实证分析,并与一般预测方法进行对比,进一步验证了文中预测方法的正确性和可行性。     

一种粗糙模糊神经网络识别器及其应用

结合粗糙集和模糊神经网络提出了一种粗糙模糊神经网络识别器的模型.该模型根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计.粗糙模糊神经网络识别器的输入层、两个隐含层、输出层的神经元个数分别根据决策表的约简结果、离散结果和分类规则、决策属性决定.将该识别器用于车牌字符识别,实验表明:该方法比粗糙集规则匹配识别方法识别率提高了18%,比BP神经网络识别方法识别率提高了2.7%.     

基于Rough Set和neural network组合数据挖掘

提出了一种基于rough set和neural network的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简，然后使用神经网络对数据进行学习，并同时完成属性的不一致约简，最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明，该方法快速有效，生成规则简单准确，具有良好的鲁棒性。     

基于Rough集的规则抽取技术

数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中.但是,神经网络对用户来说是一个黑箱,所获得的知识隐含在神经网络的连接权中而难以理解.针对这种情况,建立了一个基于神经网络的数据分类系统模型,通过数据处理、网络训练、规则抽取等几个阶段,达到将获得的知识清晰化的目的.在系统中,首先对连续性数据作规一化和对语义性数据进行编码;然后经过网络训练而获取知识;规则抽取采用功能性方法:即把神经网络视为黑盒,随机产生输入得到相应的输出组成实例,然后采用Rough集的方法进行约简得出规则.     

基于模糊集和BP神经网络的企业投资决策绩效集成评价

企业的投资决策绩效评价是个复杂系统,受多因素影响.基于公司的战略和利益相关者的考虑,设计了六个层面的企业投资决策绩效评价指标体系.建立了标杆瞄准和主成分分析相结合的指标体系筛选的方法,设计了基于模糊集和BP神经网络模型的企业投资决策集成评价模型,并进行了实证分析.     

基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障诊断研究

提出了一种基于改进粗糙集理论与概率神经网络的变压器故障综合诊断方法.利用了粗糙集理论的决策表约简技术,去除冗余信息,并引入可辨识矩阵,更加快速地去除故障冗余属性,减小了约简过程的复杂度.将得到的最小决策表作为改进的概率神经网络的训练样本,提高了PNN的训练速度和诊断的准确率.实例证明,该模型不仅能在信息不完备的情况下进行有效诊断,而且可以提高诊断速率及正判率.     

基于粗集和神经网络的数据挖掘技术在中药方剂配伍中的药效关系研究

在中药方剂的数据预处理研究中,应用粗糙集理论,能够在大数据量和消除冗余信息方面取得很好的效果.神经网络具有较强的并行数据处理能力和容错能力,以及非线性模拟能力.将两种技术结合应用在中药方剂配伍的研究中,能够很好的实现对中药方剂药物的药性评价,进一步挖掘出方剂中药物之间的药效关系,为探寻中药方剂的配伍规律提供了技术支持.     

变精度粗糙集与神经网络在故障诊断中的应用

针对标准的粗糙集理论不能很好地处理带有噪声的数据,而故障诊断信息中难以避免地存在噪声数据,对此,提出了SOM网络-变精度粗糙集-RBF神经网络的故障诊断方法：首先应用SOM网络对故障诊断数据中的连续属性值进行离散化,然后利用变精度粗糙集理论的属性依赖度进行启发式约简,据此得到最优决策系统,最后在最优决策系统的基础上设计RBF神经网络进行故障诊断。实例验证了该方法的可行性,且故障诊断正确率高。