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直覺模糊時間序列分析

直覺模糊時間序列分析

作者：范曉詩
出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2021-06-01
開本： 16開 頁數(shù)： 232
本類榜單：教材銷量榜
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直覺模糊時間序列分析 版權(quán)信息

  • ISBN：9787302566298
  • 條形碼：9787302566298 ; 978-7-302-56629-8
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

直覺模糊時間序列分析 本書特色

IFTS分析理論是近年來剛剛起步、正在快速發(fā)展的一種理論，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)術(shù)研究成果較少，且多以期刊和會議學(xué)術(shù)論文為主，沒有形成直覺模糊時間序列分析理論體系書籍，因此本書在學(xué)術(shù)專著方面具有領(lǐng)先、創(chuàng)新優(yōu)勢。 國家自然科學(xué)基金成果國家自然科學(xué)基金成果

直覺模糊時間序列分析 內(nèi)容簡介

《直覺模糊時間序列分析》系統(tǒng)介紹直覺模糊時間序列分析理論和智能信息處理方法，尤其是在網(wǎng)絡(luò)信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用。第1章-直覺模糊集、時間序列預(yù)測、直覺模糊時間序列等。第2章-基于多重直覺模糊推理的一階一元IFTS預(yù)測模型。第3章-基于多維直覺模糊推理的高階IFTS預(yù)測模型。第4章-啟發(fā)式變階IFTS預(yù)測模型。第5章-自適應(yīng)劃分IFTS預(yù)測模型。第6章-基于DTW的長期IFTS預(yù)測模型。第7章-基于基于VQ和曲線相似度測量的長期IFTS預(yù)測模型。第8章-基于IFTS分析的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測。第9章-IFTS在網(wǎng)絡(luò)異常檢測中的應(yīng)用。第10章-SIFE在網(wǎng)絡(luò)漏洞評估中的應(yīng)用。

直覺模糊時間序列分析 目錄


目錄

第1章概述


1．1基礎(chǔ)理論發(fā)展


1．1．1模糊集理論


1．1．2直覺模糊集理論


1．1．3直覺模糊時間序列


1．2模糊集與直覺模糊集


1．2．1模糊集定義


1．2．2直覺模糊集定義


1．2．3直覺模糊關(guān)系


1．2．4直覺模糊條件推理


1．3直覺模糊時間序列


1．3．1平穩(wěn)時間序列


1．3．2非平穩(wěn)時間序列分析


1．3．3推理直覺模糊時間序列


1．4長期直覺模糊時間序列


參考文獻(xiàn)


第2章一階一元多重直覺模糊推理的IFTS預(yù)測


2．1引言


2．2FTS預(yù)測模型


2．3一階一元IFTS預(yù)測模型


2．3．1論域非等分劃分


2．3．2直覺模糊集建立


2．3．3直覺模糊邏輯關(guān)系和預(yù)測規(guī)則


2．3．4解模糊算法


2．4實驗和分析


2．4．1亞拉巴馬大學(xué)數(shù)據(jù)集實驗


2．4．2TRSSCG數(shù)據(jù)集實驗


參考文獻(xiàn)


第3章多維直覺模糊推理的高階IFTS預(yù)測模型






3．1引言


3．2高階一元IFTS預(yù)測模型


3．2．1直覺模糊邏輯關(guān)系


3．2．2高階一元預(yù)測規(guī)則


3．2．3解模糊算法


3．2．4高階一元IFTS模型實現(xiàn)


3．2．5實驗和分析


3．3高階多元IFTS預(yù)測模型


3．3．1直覺模糊邏輯關(guān)系


3．3．2高階多元預(yù)測規(guī)則


3．3．3解模糊算法


3．3．4高階多元IFTS模型實現(xiàn)


3．3．5實驗和分析


參考文獻(xiàn)


第4章啟發(fā)式變階IFTS預(yù)測模型


4．1引言


4．2啟發(fā)式變階IFTS預(yù)測模型


4．2．1定階時間序列模型分析


4．2．2啟發(fā)式變階預(yù)測規(guī)則


4．2．3啟發(fā)式解模糊算法


4．2．4模型實現(xiàn)


4．3實驗和分析


4．3．1入學(xué)人數(shù)預(yù)測實驗


4．3．2氣溫數(shù)據(jù)預(yù)測實驗


參考文獻(xiàn)


第5章自適應(yīng)劃分的IFTS預(yù)測方法


5．1直覺模糊時間序列建模


5．2自適應(yīng)劃分IFTS模型及其算法


5．2．1IFTS模型定階算法


5．2．2IFTS自適應(yīng)劃分算法


5．2．3直覺模糊化和去直覺模糊化



5．3自適應(yīng)劃分IFTS預(yù)測模型


5．3．1數(shù)據(jù)訓(xùn)練


5．3．2自適應(yīng)劃分


5．3．3預(yù)測結(jié)果比較


5．4實驗和分析


5．4．1季節(jié)性時間序列預(yù)測


5．4．2長期趨勢時間序列預(yù)測


5．4．3復(fù)雜度分析


參考文獻(xiàn)


第6章基于DTW的長期IFTS預(yù)測方法


6．1規(guī)則庫IFTS模型


6．2時間序列片段聚類


6．2．1直覺模糊C均值聚類


6．2．2IFTS片段聚類算法


6．3基于DTW的(p-q)IFTS預(yù)測


6．3．1動態(tài)時間彎曲距離


6．3．2IFTS片段DTW算法


6．3．3(p-q)IFTS算法


6．4實驗和分析


6．4．1合成數(shù)據(jù)預(yù)測


6．4．2多模式時間序列預(yù)測


6．4．3復(fù)雜度分析


參考文獻(xiàn)


第7章基于VQ和曲線相似度測量的長期IFTS預(yù)測方法


7．1引言


7．2矢量量化和相似度測量


7．2．1時間序列矢量量化


7．2．2曲線相似度測量


7．3基于VQ和弗雷歇距離的(p-q)IFTS預(yù)測


7．3．1基于IFCM的VQ算法


7．3．2基于曲線相似度測量的預(yù)測算法


7．3．3(p-q)IFTS模型


7．4實驗和分析


7．4．1季節(jié)性時間序列預(yù)測


7．4．2長期趨勢時間序列預(yù)測


7．4．3復(fù)合模式時間序列預(yù)測


7．4．4復(fù)雜度分析


參考文獻(xiàn)


第8章IFTS分析在網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測中的應(yīng)用


8．1網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測和異常檢測


8．1．1網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測


8．1．2網(wǎng)絡(luò)異常檢測


8．2基于長期IFTS的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型


8．2．1網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型


8．2．2IFTSVQ算法


8．2．3實驗設(shè)計和分析


8．3基于IFTS預(yù)測的DoS攻擊檢測方法


8．3．1DoS攻擊


8．3．2實驗設(shè)計與分析


參考文獻(xiàn)


第9章基于IFTS圖挖掘的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測


9．1引言


9．2基本理論


9．2．1圖挖掘


9．2．2信息熵


9．3基于IFTS圖挖掘的流量異常檢測算法


9．3．1IFTS圖構(gòu)建


9．3．2IFTS圖挖掘


9．3．3異常判定準(zhǔn)則


9．3．4算法實現(xiàn)


9．4實驗和分析


9．4．1實驗數(shù)據(jù)


9．4．2對比實驗


參考文獻(xiàn)


第10章IFR和SIFE在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用


10．1流量異常檢測中的推理問題


10．1．1流量異常檢測推理


10．1．2基于蘊涵算子的包含度


10．1．3基于集合基數(shù)的包含度


10．1．4基于包含度的直覺模糊相似度


10．1．5基于包含度的直覺模糊推理方法


10．2基于IFR的流量異常檢測方法


10．2．1數(shù)據(jù)直覺模糊化


10．2．2推理規(guī)則和合成


10．2．3實驗設(shè)計和分析


10．3嚴(yán)格直覺模糊熵


10．3．1直覺模糊熵


10．3．2IFS公理化定義


10．3．3SIFE公理化定義


10．3．4SIFE構(gòu)建方法


10．3．5SIFE一般式


10．3．6算例分析


10．4基于SIFE的漏洞評估


10．4．1漏洞評估


10．4．2實驗設(shè)計與分析


參考文獻(xiàn)



展開全部

直覺模糊時間序列分析 作者簡介

范曉詩，畢業(yè)于中國人民解放軍空軍工程大學(xué)計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，現(xiàn)為中國人民解放軍國防大學(xué)聯(lián)合勤務(wù)學(xué)院講師。研究方向為網(wǎng)絡(luò)信息安全和智能信息處理，發(fā)表學(xué)術(shù)論文16篇，SCI/EI檢索12篇，參與研究國家自然科學(xué)基金項目兩項，《直覺模糊混合理論及其在彈道目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究》（項目編號61272011），《基于直覺模糊核匹配追蹤的網(wǎng)絡(luò)入侵意圖識別方法研究》（項目編號61409022）。

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