【摘 要】
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针对海量数据流分类的方法,创建海量数据流评判数学模型,保证系统的稳定性。对比静态数据,数据流具有传输高速性、动态变化性等特点,并且具备概念漂移情况,使用传统分类方法实现数据流分析,无法对大量不确定性信息进行处理,分类精准率比较低,无法满足理想化分类效果。为此,文中提出基于模糊粗糙集理论的数据流评判数学模型,使用改进算法创建模糊粗糙集的理论评价模型,对入侵信号检测。通过仿真结果表示,此数据流评判数学模型的执行效率比较高,能够使系统稳定性与运行效率得到提高,满足实际使用需求。
【机 构】
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琼台师范学院理学院,海南大学理学院
【基金项目】
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海南省高等学校教育教学改革研究一般项目(Hnjg2018⁃75),国家自然科学基金项目(11761025)。
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针对海量数据流分类的方法,创建海量数据流评判数学模型,保证系统的稳定性。对比静态数据,数据流具有传输高速性、动态变化性等特点,并且具备概念漂移情况,使用传统分类方法实现数据流分析,无法对大量不确定性信息进行处理,分类精准率比较低,无法满足理想化分类效果。为此,文中提出基于模糊粗糙集理论的数据流评判数学模型,使用改进算法创建模糊粗糙集的理论评价模型,对入侵信号检测。通过仿真结果表示,此数据流评判数学模型的执行效率比较高,能够使系统稳定性与运行效率得到提高,满足实际使用需求。
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