一种基于粗糙集的警报事件聚合方法,郭韬,刘建毅,在部署了多个IDS的网络中,同一种基于粗糙集的警报事件聚合方法一安全事件可能会触发多次警报,从而使更加重要的警报更难以被发现
针对带“*”值的不完备决策系统,提出一种基于非对称选择相似关系的扩充粗糙集模型,通过定义“选择相似”的概念来合理地控制未知值和已知值的相似程度,克服了“*”值可与任意值相似的不足。理论分析表明,该模型
属性约简是粗糙集理论的核心问题,为了获得更多更稳定的最小属性约简,根据决策粗糙集模型将最小属性约简问题转化为决策风险最小化问题,并给出了新的适应度函数计算方法；在此基础上利用回溯搜索算法较强的全局搜索
探讨了Fuzzy ART神经网络的聚类功能及其参数对网络的影响。提出了一种基于该聚类理论的银行信用风险评估聚类模型。采用ASP.NET MS SQL Server 2000的B/S构架实现了银行信用风
基于epsilon支配概念的epsilon-MOEA(ε-MOEA)算法具有良好的收敛性和分布性,但是存在epsilon值不易设置,解集中边界个体容易丢失等缺陷。通过结合粗糙集理论中边界域的概念,提出
粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完整、不确定性问题,把集对分析中的联系度概念应用于粗糙集中,说明了粗糙集联系度与下近似集和上近似集的值化的关系,将粗糙集联系度理论与模糊集理论相结合,提
针对经典粗糙集理论的属性约简,从三个方面对属性约简方法进行综述。最后对属性约简中存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向
基于粗糙集的海船船员适任性研究,徐东华,,本文针对综合模糊评价方法的不足,以海船船员适任性定量研究的现状分析为基础,运用粗隶属函数,结合作者选取的海船船员自身条件
粗糙集应用
老师内部讲义,粗糙集粗糙集(RoughSet,RS)理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。该理论是
