粗糙集下网络大数据混合属性特征检测仿真

由于网络混合属性集的冗余数据量多,影响数据检测的查全率,为此提出结合粗糙集理论的网络大数据混合属性特征检测方法。首先构建一个四元组,利用四元组的任意邻域信息测算其长度函数,以判断信息特征的相似性,结合粗糙集理论求解相似信息特征的邻域熵,以检测并分类重复数据属性。为优化数据分类效率,引入支持向量机分类思想,将大数据混合属性的分类问题变换为线性可分问题,实现网络大数据混合属性特征检测与分类。实验结果表明,所提方法能够有效根据数据特征筛选出无关数据信息,使用经过训练后的分类装置对约简后的特征集进行分类,与基于特征和分类器参数组合优化的网络属性特征检测方法比较,证明了所提方法的有效性,为网络大数据混合特征检测技术提供一种新的有效解决方式。

一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法

在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过改进距离测度函数将数值特征与类属特征相结合 ,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析 ;通过引入克隆选择算法 (CSA)实现目标函数的全局优化 .由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合 ,因而通过对候选解进行克隆算子操作 ,能够快速得到全局最优解 .实验结果表明 。

Some conditional results for conditionally strong mixing sequences of random variables

The relation between strong mixing and conditionally strong mixing is answered by examples,that is,the strong mixing property of random variables does not imply the conditionally strong mixing property,and the opposite implication is also not true.Some equivalent definitions and basic properties of conditional strong mixing random variables are derived,and several conditional covariance inequalities are obtained.By means of these properties and conditional covariance inequalities,a conditional central limit theorem stated in terms of conditional characteristic functions is established,which is a conditional version of the earlier result under non-conditional case.