粗糙集属性约简在入侵检测系统中的应用

粗糙集理论的属性约简方法及其在实际问题中的应用引言粗糙集理论是一种基于不确定性的数据分析方法，它通过对数据集中属性之间的关系进行分析，提供了一种有效的数据降维和特征选择的方法。

在实际问题中，属性约简是粗糙集理论的一个重要应用，它可以帮助我们从大规模的数据中提取出最为关键和有价值的属性，减少数据处理的复杂性，提高数据分析的效率和准确性。

一、粗糙集理论概述粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的，它是一种处理不确定性信息的数学工具，主要用于数据分析和知识发现。

粗糙集理论的核心思想是基于近似和不确定性，通过对属性之间的关系进行分析，找出属性的重要性和相关性，从而对数据进行降维和特征选择。

二、属性约简方法属性约简是粗糙集理论的一个重要应用，它可以帮助我们从大规模的数据中提取出最为关键和有价值的属性，减少数据处理的复杂性，提高数据分析的效率和准确性。

常用的属性约简方法主要有以下几种：1. 正域约简：正域约简是一种基于属性重要性的约简方法，它通过计算属性的依赖度和冗余度来评估属性的重要性，从而选择出最为重要的属性。

正域约简方法在处理具有大量属性的数据集时具有较好的效果。

2. 直接约简：直接约简是一种基于属性关系的约简方法，它通过计算属性之间的相似度和相关性来选择出最为相关的属性。

直接约简方法在处理具有复杂关系的数据集时具有较好的效果。

3. 快速约简：快速约简是一种基于属性搜索的约简方法，它通过快速搜索算法来选择出最为关键的属性。

快速约简方法在处理大规模数据集时具有较好的效果。

三、属性约简方法在实际问题中的应用属性约简方法在实际问题中具有广泛的应用价值，可以帮助我们从大规模的数据中提取出最为关键和有价值的属性，减少数据处理的复杂性，提高数据分析的效率和准确性。

以下是属性约简方法在实际问题中的一些应用案例：1. 医学诊断：在医学诊断中，属性约简方法可以帮助医生从大量的医学数据中提取出最为关键和有价值的属性，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。

粗糙集理论的属性重要性评估方法及其实际应用引言：粗糙集理论是一种用于处理不确定性和模糊性问题的数学工具，它在数据挖掘、模式识别和决策分析等领域中得到了广泛的应用。

在粗糙集理论中，属性重要性评估是一个重要的问题，它能够帮助我们识别出对决策结果具有重要影响的属性，从而提高决策的准确性和可靠性。

本文将介绍一种基于粗糙集理论的属性重要性评估方法，并探讨其在实际应用中的价值。

一、粗糙集理论概述粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的，它是一种处理不确定性和模糊性问题的数学工具。

粗糙集理论通过将对象的属性进行划分，将属性值之间的差异进行模糊化处理，从而实现对不完备和不精确数据的分析和决策。

粗糙集理论的核心思想是近似和约简，即通过近似的方法对数据进行简化和压缩，从而提取出最重要的信息。

二、属性重要性评估方法在粗糙集理论中，属性重要性评估是一个关键问题。

属性重要性评估的目标是确定哪些属性对决策结果的影响最大，从而帮助我们进行决策和分析。

常用的属性重要性评估方法有正域、核和约简等方法。

1. 正域方法正域方法是一种基于粗糙集的属性重要性评估方法。

它通过计算属性在正域中的覆盖度来评估属性的重要性。

正域是指在给定条件下能够唯一确定决策结果的属性取值，它反映了属性对决策结果的贡献程度。

正域方法的优点是简单直观，容易理解和计算，但它没有考虑属性之间的依赖关系。

2. 核方法核方法是一种基于粗糙集的属性重要性评估方法。

它通过计算属性在核中的约简度来评估属性的重要性。

核是指在给定条件下能够唯一确定决策结果的最小属性集合，它反映了属性对决策结果的决定性影响。

核方法考虑了属性之间的依赖关系，能够更准确地评估属性的重要性，但计算复杂度较高。

3. 约简方法约简方法是一种基于粗糙集的属性重要性评估方法。

它通过对属性集合进行约简，得到一个最小的属性子集，从而实现对属性的重要性评估。

约简方法的优点是能够同时考虑属性之间的依赖关系和决策结果的覆盖度，能够更全面地评估属性的重要性。

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·168·2021年第02期文章编号：2095－6835（2021）02－0168－02粗糙集和支持向量机在舰载火控系统故障诊断中的应用韩晓（海军装备部驻北京地区第三军事代表室，北京100071）摘要：为了提高传统故障诊断算法的计算速度和分类效率，结合粗糙集理论和支持向量机理论，提出了一种舰载火控系统故障诊断方法。

该方法结合粗糙集能够处理不精确、不完整信息的特点与支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别中的优势，首先对粗糙集属性约简后的舰载火控系统样本数据进行降维处理，然后基于支持向量机的故障样本数据的最优判别函数对原始样本数据进行分类，最后输出舰载火控系统故障诊断结果和数据分类精度。

该方法不仅有效减少了故障诊断的时间，还显著提高了系统故障诊断的分类精度。

关键词：粗糙集；支持向量机；舰载火控系统；故障诊断中图分类号：TP18文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2021.02.066随着计算机芯片技术的飞速发展和计算机软件算法的优化改进，对舰载火控系统的故障诊断提出了越来越难的技术挑战。

现阶段，舰载火控系统的软硬件处理能力相比以前有了很大的提升，整个系统变得日益庞大和复杂，专家们目前已经提出了很多设备故障自检和定位的方法。

实现舰载火控系统精准故障定位，已成为在舰载火控系统设备研制和维护中需要亟待关注和解决的关键任务和主题。

由于舰载火控系统能够获取的故障样本数据较少，如果采用传统的机器学习或是专家系统的方法来进行故障诊断，很可能无法精确地建立舰载火控系统的故障模型，最终导致故障无法准确定位。

支持向量机技术尤其擅长处理数据量不大的小样本故障，它的最大优点是不仅能够避免“机器过学习”，而且能够高效处理非线性数据，避免特征空间的维数灾难。

粗糙集技术的核心是剔除冗余样本，实现故障样本数据的属性约简和值约简，降低故障样本的数据维度和训练复杂度。

收稿日期:2011-11-12;修订日期:2012-10-15基金项目:“十一五”国家科技支撑计划重点项目（2009BADA6B02）作者简介:李锦源（1986-），男，湖南常德人，硕士研究生，研究方向：人工智能。

0引言为解决入侵检测中常遇的高维问题、大规模数据集模式分类问题、适应新样本数据的动态性、满足实时异常检测，本文提出了一种基于粗糙集（Rough Set ，RS ）属性约简和增量式支持向量机（Incremental SVM ，ISVM ）泛化能力的入侵检测模型。

首先利用粗糙集约简性能，去除冗余条件和样本简化空间维数，同时以广义KKT 条件作为判断标准，形成较强学习性、泛化性的SVM 分类器，对新的入侵行为进行学习，实现入侵检测快速准确分类。

实验仿真结果表明该方法具有较高的学习性、泛化能力、检测速度和精度，节省训练时间，能检测出新的入侵行为。

1RS-ISVM 组合模型1.1粗糙集理论粗糙集理论以不可分辨关系为基础，作为一种软计算方法，为有效分析和处理不确定知识、不完备数据、模糊性信息提供了新的数学工具。

其核心思想是不依赖任何先验信息和额外的数据信息，在确保关键信息完整的前提下利用属性约简特性进行约简，剔除冗余属性，识别和评估样本属性之间的本质关系发现隐含知识，求得知识的最小表达。

其中决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一[1]。

1.2支持向量机支持向量机是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小化原则基础上，用来提高学习机泛化能力的新一代学习方法[2]，在解决小样本学习、非线性及高维模式识别等问题中有特有的优势。

1.3支持向量机基本原理其基本原理是通过非线性映射算法将低维线性不可分样本转化为高维特征空间线性可分，再构建最优分隔超平面，实现全局最优化。

对线性可分样本（x i ，y i ），i =1，…，l ，y i 缀{+1,-1}要求分类线对所有样本正确分类，即满足y i (x i ·w )+ b -1≥0（1）求解最优超平面即求函数Φ(w )=12‖w ‖2=12(w·w )（2）的最小值。

粗糙集理论中的属性约简方法介绍粗糙集理论是一种用于处理不确定性和模糊性问题的数学工具，它在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域得到了广泛应用。

属性约简是粗糙集理论中的一个重要概念，它能够帮助我们从大量的属性中找到最为重要的属性，减少数据处理的复杂性。

本文将介绍粗糙集理论中的一些常用属性约简方法。

1. 正域约简方法正域约简方法是粗糙集理论中最为常用的一种属性约简方法。

其基本思想是通过比较不同属性对决策类别的区分能力，来确定最为重要的属性。

具体步骤如下：首先，计算每个属性与决策类别之间的依赖度，依赖度越大表示属性对决策类别的区分能力越强。

然后，根据依赖度的大小进行排序，选择依赖度最大的属性作为初始约简。

接下来，逐步添加其他属性，并计算约简后的属性集对决策类别的依赖度。

如果添加属性后的依赖度没有显著提高，则停止添加，得到最终的约简属性集。

2. 相关属性约简方法相关属性约简方法是一种基于属性之间相关性的约简方法。

它通过计算属性之间的相关系数或互信息量来评估属性之间的相关性，并选择相关性较低的属性进行约简。

具体步骤如下：首先，计算属性之间的相关系数或互信息量。

然后，根据相关系数或互信息量的大小进行排序，选择相关性较低的属性作为初始约简。

接下来，逐步添加其他属性，并计算约简后的属性集的相关系数或互信息量。

如果添加属性后的相关性没有显著提高，则停止添加，得到最终的约简属性集。

3. 基于粒计算的约简方法基于粒计算的约简方法是一种基于粒度理论的属性约简方法。

它通过将属性集划分为不同的粒度，来减少属性的数量。

具体步骤如下：首先，将属性集划分为不同的粒度。

每个粒度包含一组相关性较高的属性。

然后，选择每个粒度中最为重要的属性作为初始约简。

接下来，逐步添加其他粒度，并计算约简后的属性集的重要性。

如果添加粒度后的重要性没有显著提高，则停止添加，得到最终的约简属性集。

4. 基于遗传算法的约简方法基于遗传算法的约简方法是一种基于进化计算的属性约简方法。