论文研究基于粗糙集理论的网络入侵检测系统 .pdf

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点，提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布

分析了小波包能量和Park矢量提取电机故障特征信号的特点,然后使用粗糙集理论对数据建立决策表。在决策表约简的过程中,由于所需处理数据过多,属性约简过程应用了遗传算法。并介绍使用了基于粗糙集的数据处理软

在大学生就业形势严峻的今天,大学生创业无疑成为解决大学生就业问题的一条有效途径。为了剖析影响大学生创业倾向性的因素,考虑到影响因素的模糊性、不完备性、离散型等特点,提出了基于粗糙集理论的大学生创业因素

粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系，但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围，即允许一定的错分。针对此不足，在保证决策属性绝对不改变的情况下，提出一种新的区间拆分

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