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1、本文論述了粒度計(jì)算模型的建立及其應(yīng)用,主要研究?jī)?nèi)容包括: (1)、構(gòu)造了基于Ontology的粒度計(jì)算模型。首先給出了概念的形式化表示,本體語(yǔ)言的應(yīng)用實(shí)例,同時(shí)對(duì)Ontology的研究熱點(diǎn)問(wèn)題以及目前難以解決的問(wèn)題進(jìn)行了探討。重點(diǎn)闡述了在新的粒度計(jì)算模型下粒度的表示,粒度的大小、粒度的合成與分解等問(wèn)題,最后構(gòu)造了基于此模型的文本搜索算法Grc-search,可在一定程度上降低時(shí)間復(fù)雜度。 (2)、論述了在代數(shù)系統(tǒng)下的粒度
2、計(jì)算模型。首先論述了商空間下論域、拓?fù)淇臻g、半序結(jié)構(gòu)及屬性函數(shù)的合成。重點(diǎn)闡述了代數(shù)系統(tǒng)下群的上、下近似定義,粗糙群、粗糙子群、粗糙商群及其性質(zhì),給出了一些定理的證明過(guò)程,構(gòu)造了代數(shù)系統(tǒng)中的粒度計(jì)算體系。 (3)、將Ontology自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)和粒度計(jì)算理論應(yīng)用于網(wǎng)頁(yè)搜索中。論述了采用奇異值分解原理SVD對(duì)詞-文檔矩陣進(jìn)行處理,形成概念特征。重點(diǎn)論述了采用正態(tài)總體均值檢驗(yàn)法的OC函數(shù)對(duì)重要概念的選取。 然后對(duì)目前存在的各
3、種分類(lèi)方法進(jìn)行了比較分析,并對(duì)推拉算法進(jìn)行了改進(jìn),形成多中心推拉分類(lèi)算法MCCDPA。構(gòu)造了基于粒度計(jì)算原理的分類(lèi)算法CA-GrC。最后給出基于商空間的網(wǎng)頁(yè)搜索算法Grc-WebSearch。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此算法提高了網(wǎng)頁(yè)搜索的查準(zhǔn)率,降低了時(shí)間復(fù)雜度,取得了一定的效果。 (4)、將粒度計(jì)算理論應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中。闡述了動(dòng)態(tài)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,主要論述了將基于粒度計(jì)算原理的入侵特征選擇應(yīng)用于動(dòng)態(tài)智能規(guī)則庫(kù)的建立;最
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