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| 內容簡介： |
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《直觉模糊集理论及应用（下册）》系统介绍直觉模糊集理论和方法及其在模式识别、信息融合、信息安全、数据挖掘等领域的应用。《直觉模糊集理论及应用（下册）》共分为14章：第1章介绍直觉模糊集理论的发展；第2章介绍直觉模糊集的基本运算；第3章介绍直觉模糊集之间的度量及直觉模糊模式识别；第4章介绍直觉模糊关系及直觉模糊聚类分析；第5章介绍直觉模糊推理与直觉模糊控制；第6章介绍直觉模糊综合评判与直觉模糊决策；第7章介绍直觉模糊神经网络与直觉模糊规划；第8章介绍基于直觉模糊集的数据关联方法；第9章介绍基于直觉模糊集的目标识别方法；第10章介绍基于直觉模糊集的态势评估方法；第11章介绍基于直觉模糊集的威胁评估方法；第12章介绍基于直觉模糊集的网络入侵检测技术；第13章介绍直觉模糊集在网络信息安全中的应用；第14章介绍基于直觉模糊推理的数据挖掘方法。
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| 目錄：
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第8章 基于直觉模糊集的数据关联
8.1 信息融合功能模型和结构
8.1.1 信息融合功能模型
8.1.2 信息融合的结构
8.1.3 多传感器数据关联的过程与任务
8.2 基于模糊理论的信息融合
8.2.1 模糊理论在信息融合中的应用
8.2.2 基于直觉模糊集的信息融合
8.3 直觉模糊数据关联
8.3.1 算法描述
8.3.2 算例分析
8.3.3 讨论
8.4 直觉模糊航迹关联与航迹融合
8.4.1 直觉模糊航迹关联方法
8.4.2 直觉模糊航迹融合
8.4.3 算例分析
8.5 本章小结
参考文献
第9章 基于直觉模糊集的目标识别方法
9.1 目标识别问题描述
9.2 基于直觉模糊推理的典型目标识别
9.2.1 状态变量属性函数
9.2.2 推理规则
9.2.3 推理合成算法
9.2.4 解模糊算法
9.2.5 规则检验
9.2.6 仿真实例
9.3 基于直觉模糊推理的普通目标识别
9.3.1 状态变量属性函数
9.3.2 推理合成过程
9.3.3 仿真实例
9.4 基于直觉模糊聚类的目标识别
9.4.1 目标属性识别的基本方法
9.4.2 基于直觉模糊等价关系聚类的目标识别
9.4.3 基于直觉模糊c均值聚类的目标识别
9.5 基于直觉模糊推理与规划理论的目标识别
9.5.1 传感器识别可信度模型
9.5.2 传感器识别直觉模糊推理规则
9.5.3 基于凸优化理论的目标协同识别模型
9.5.4 仿真实例
9.6 本章小结
参考文献
第10章 基于直觉模糊集的态势评估
10.1 态势评估与态势预测
10.1.1 态势评估问题
10.1.2 态势预测问题
10.1.3 直觉模糊综合评判模型
10.2 基于直觉模糊决策的态势评估方法
10.2.1 战场态势评估指标体系
10.2.2 评估指标效用值度量与规范化
10.2.3 用德尔菲法处理群体决策
10.2.4 用AHP方法确定指标权重
10.2.5 实例分析
10.2.6 讨论
10.3 基于直觉模糊推理的态势预测方法
10.3.1 状态变量属性函数
10.3.2 输入和输出空间的直觉模糊分割
10.3.3 推理规则
10.3.4 推理算法
10.3.5 解模糊算法
10.3.6 实例分析
10.3.7 讨论
10.4 基于T-S模型直觉模糊神经网络的态势预测方法
10.4.1 T-S模型直觉模糊神经网络模型
10.4.2 态势预测系统
10.4.3 实例分析
10.4.4 讨论
10.5 基于直觉模糊神经网络的态势预测系统设计
10.5.1 系统模型框架设计
10.5.2 系统详细设计与实现
10.6 本章小结
参考文献
第11章 基于直觉模糊集的威胁评估
11.1 威胁评估问题描述
11.1.1 空中目标影响威胁评估的因素
11.1.2 威胁评估中的不确定性
11.1.3 常用的威胁判断方法
11.1.4 防空作战中威胁评估的目标
11.2 基于直觉模糊推理的威胁评估
11.2.1 威胁程度量化等级
11.2.2 状态变量的属性函数
11.2.3 推理规则
11.2.4 推理算法
11.2.5 解模糊算法
11.2.6 实例研究
11.3 基于ANIFIS的威胁评估方法
11.3.1 基本假设
11.3.2 模型结构
11.3.3 全局逼近性质
11.3.4 网络学习算法
11.3.5 实例研究
11.3.6 结果对比分析
11.4 基于直觉模糊多属性决策的威胁评估
11.4.1 问题描述
11.4.2 威胁因素评判指标的规范化方法
11.4.3 基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法
11.4.4 实例研究
11.5 具有偏好信息的多属性决策在威胁评估中应用
11.5.1 直觉模糊区间判断矩阵.
11.5.2 直觉模糊偏好信息的多属性决策方法
11.5.3 实例研究
11.5.4 方法对比分析
11.6 基于直觉模糊综合评判的威胁评估
11.6.1 基于可能度排序的直觉模糊综合评判模型
11.6.2 威胁评估求解步骤
11.6.3 评估指标的效用值度量与规范化
11.6.4 实例研究
11.7 本章小结
参考文献
第12章 基于直觉模糊集的信息安全评估与网络流量预测
12.1 信息安全评估研究进展
12.1.1 评估标准
12.1.2 评估方法
12.1.3 评估模型
12.2 基于多级IFS综合的信息安全评估
12.2.1 信息系统安全的要求
12.2.2 信息系统安全评估的基本要求
12.2.3 基于多级IFS综合的信息安全评估模型
12.2.4 实例分析
12.2.5 讨论
12.3 基于多级IFS综合的信息安全评估软件设计
12.3.1 系统总体设计
12.3.2 典型模块设计
12.3.3 C#对MATLAB函数的调用
12.3.4 评估结果
12.4 动态递归-直觉模糊神经网络
12.4.1 动态递归神经网络理论基础
12.4.2 Elman神经网络的结构及其学习算法
12.4.3 动态递归-直觉模糊神经网络
12.4.4 讨论
12.5 基于动态递归直觉模糊神经网络的网络流量预测
12.5.1 网络流量概述
12.5.2 网络流量时序分析
12.5.3 网络流量数据处理
12.5.4 基于动态递归神经网络的网络流量预测-
12.5.5 基于动态递归一直觉模糊神经网络的网络流量预测
12.6 本章小结
参考文献
第13章 基于直觉模糊集的网络入侵检测与意图识别
13.1 入侵检测问题描述
13.1.1 入侵检测系统的基本构成
13.1.2 入侵检测的基本方法
13.1.3 入侵检测系统的性能指标
13.1.4 入侵检测系统测试样本库的分析
13.1.5 当前入侵检测系统存在的问题及其解决策略
13.2 基于直觉模糊推理的入侵检测方法
13.2.1 基于相似度的直觉模糊推理方法
13.2.2 基于直觉模糊推理的入侵检测方法
13.2.3 实例分析
13.2.4 讨论
13.3 基于直觉模糊综合评判的入侵检测方法
13.3.1 基于三角模的直觉模糊综合评判
13.3.2 基于直觉模糊综合评判的入侵检测
13.3.3 实例分析
13.3.4 讨论
13.4 基于直觉模糊评判的告警预处理
13.4.1 IDS初始告警的提取
13.4.2 基于直觉模糊评判的多源告警校验方法
13.4.3 实验与分析
13.4.4 讨论
13.5 基于直觉模糊聚类与RBIFCM的入侵意图识别
13.5.1 预备知识
13.5.2 基于直觉模糊聚类的入侵子意图生成方法
13.5.3 基于RBIFCM的全局入侵意图识别
13.5.4 讨论
13.6 基于RBIFCM的入侵意图识别原型系统设计
13.6.1 需求分析与设计目标
13.6.2 系统模型框架设计
13.6.3 各系统模块设计与功能实现
13.7 本章小结
参考文献
索引
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