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基于模糊逻辑的产生式-框架的知识表示及推理的研究

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云南大学学报（自然科学版） 2007年第S2期29卷 171-174页

作者：姜跃朱光菊朱林立姜懿庭云南财经大学云南昆明650101 云南师范大学云南昆明650092

知识表示是智能研究的基础,其表示方法往往直接影响到专家系统的能力和问题求解的效率,不同领域的问题通常具有不同的特点和属性,因而其知识的表示方法也不尽相同.与此同时,由于模糊知识本身的复杂性,模糊知识表示及处理技术仍然是目前... 详细信息

知识表示是智能研究的基础,其表示方法往往直接影响到专家系统的能力和问题求解的效率,不同领域的问题通常具有不同的特点和属性,因而其知识的表示方法也不尽相同.与此同时,由于模糊知识本身的复杂性,模糊知识表示及处理技术仍然是目前热点研究课题之一.本文提出将产生式与框架结合的方法进行知识表示,并融合模糊逻辑理论进行推理.

关键词：产生式框架模糊逻辑知识表示

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基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

云南民族大学学报（自然科学版） 2012年第2期21卷 141-144页

作者：姜懿庭云南师范大学信息学院云南昆明650091

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.... 详细信息

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.

关键词：人工免疫入侵检测系统 k平均聚类算法模糊逻辑理论

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基于混合深度模型的虚假信息早期检测

山东大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 89-98,109页

作者：黄皓周丽华黄亚群姜懿庭云南大学信息学院云南昆明650000 云南师范大学信息学院云南昆明650000

针对一种信息特征进行检测方法在信息传播早期阶段提取的特征信息往往不充分,导致传播早期阶段检测准确率较低的问题,提出一个新颖的混合深度模型EGSI,模型由EXTRACT、GRU、SCORE和INTERATE 4个模块组成。EXTRACT通过卷积神经网络提取... 详细信息

针对一种信息特征进行检测方法在信息传播早期阶段提取的特征信息往往不充分,导致传播早期阶段检测准确率较低的问题,提出一个新颖的混合深度模型EGSI,模型由EXTRACT、GRU、SCORE和INTERATE 4个模块组成。EXTRACT通过卷积神经网络提取信息的传播路径特征,GRU通过门控循环单元捕获信息的文本特征和反馈特征,SCORE基于用户行为挖掘用户特征,INRERATE整合以上特征并预测出信息事件类标。EGSI通过整合信息最基本的4种特征(文本、用户、反馈、传播路径),从而可以在信息传播的早期阶段充分提取可用特征信息,进而较准确地检测出虚假信息。真实数据集的试验结果表明,模型在信息传播60 min内的准确率达到95.9%。相比基准方法,EGSI模型在检测虚假信息的准确率和时效性之间取得了较好的平衡。

关键词：虚假信息早期检测混合深度模型神经网络时序分析信息特征

异质信息网络中基于有向无环图的影响力最大化算法

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计算机应用 2022年第3期42卷 895-903页

作者：吴晴晴周丽华寸轩懿杜国王姜懿庭云南大学信息学院昆明650000 云南师范大学信息学院昆明650000

针对异质信息网络中的影响力最大化(IM)问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的影响力最大化算法(DAGIM)。首先基于DAG结构度量节点的影响力,然后采用边际增益策略选择影响力最大的节点。DAG结构表达力强,不仅描述了不同类型节点之间的... 详细信息

针对异质信息网络中的影响力最大化(IM)问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的影响力最大化算法(DAGIM)。首先基于DAG结构度量节点的影响力,然后采用边际增益策略选择影响力最大的节点。DAG结构表达力强,不仅描述了不同类型节点之间的显性关系,也刻画了节点之间的隐性关系,较完整地保留了网络的异质信息。在三个真实数据集上的实验结果验证所提DAGIM的性能优于Degree、PageRank、局部有向无环图(LDAG)以及基于元路径的信息熵(MPIE)算法。

关键词：社会网络异质信息网络信息扩散影响力最大化有向无环图

基于粗糙集和信息熵的入侵检测特征选择方法研究

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云南民族大学学报（自然科学版） 2011年第4期20卷 292-295页

作者：吴萍姜懿庭云南师范大学信息学院云南昆明650092

特征选择是从与应用有关的特征集合中选取出满足需要的重要性高的最小特征子集的过程,是入侵检测中的一项重要工作.针对现有的入侵检测系统存在的先验知识较少的问题,利用粗糙集中的知识表达系统来描述入侵检测特征集合,并通过计算各个... 详细信息

特征选择是从与应用有关的特征集合中选取出满足需要的重要性高的最小特征子集的过程,是入侵检测中的一项重要工作.针对现有的入侵检测系统存在的先验知识较少的问题,利用粗糙集中的知识表达系统来描述入侵检测特征集合,并通过计算各个特征的信息熵来确定其相对重要性,最终选择出精简的特征集合,简化了入侵检测训练集合,减少了检测时间并可以有效的提高入侵分类的准确性.

关键词：特征选择入侵检测粗糙集信息熵

一种用于解决移动Agent迁移问题的旅行图分支算法

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现代计算机 2010年第2期16卷 29-34页

作者：季挺夏幼明姜懿庭云南师范大学计算机科学与信息技术学院昆明650092

回顾并总结移动Agent迁移策略方面的研究成果,在重新定义旅行图结构的基础上,提出一种求解从根出发的旅行图解图集合的分支算法,同时对包含并行任务的解图设计一种生成并行任务分支的算法。通过以上算法得到的解图集合与并行任务分支将... 详细信息

回顾并总结移动Agent迁移策略方面的研究成果,在重新定义旅行图结构的基础上,提出一种求解从根出发的旅行图解图集合的分支算法,同时对包含并行任务的解图设计一种生成并行任务分支的算法。通过以上算法得到的解图集合与并行任务分支将极大地简化移动Agent对并行任务和选择任务的处理过程,为最终求解移动Agent迁移路径提供明确的依据。

关键词：移动代理旅行图分支算法

入侵检测系统中动态优化检测器生成方法的研究

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云南民族大学学报（自然科学版） 2010年第3期19卷 216-219页

作者：姜懿庭姜跃李静郑毅云南师范大学计算机科学与信息技术学院云南昆明650092 云南财经大学高等职业技术学院云南昆明650101

在基于人工免疫的入侵检测系统中,通常会采用阴性选择算法来生成检测器,这种算法生成的检测器存在缺乏更新、容易饱和、误警率高等缺陷.鉴于此,给出了一种生成检测器的算法思路:以免疫遗传算法作为基础,对子代记忆检测器进行优化,并结... 详细信息

在基于人工免疫的入侵检测系统中,通常会采用阴性选择算法来生成检测器,这种算法生成的检测器存在缺乏更新、容易饱和、误警率高等缺陷.鉴于此,给出了一种生成检测器的算法思路:以免疫遗传算法作为基础,对子代记忆检测器进行优化,并结合动态自体集演化方法生成正常行为特征,使子代检测器能够在一定程度上继承父代检测器的优良基因,该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入入侵检测系统造成的安全隐患,增强了免疫入侵检测系统的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性.

关键词：自体集人工免疫遗传算法记忆检测器 Hamming距离匹配

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Gen-2标签的RFID认证协议的研究

云南民族大学学报（自然科学版） 2010年第4期19卷 241-243,252页

作者：李静夏幼明姜懿庭冉婕昌霞云南师范大学计算机科学与信息技术学院云南昆明650092

针对RFID系统的Gen-2类标签容量有限的特点,提出了一种基于Gen-2标签的RFID认证协议,将标签32位ID号分为低16位和高16位,利用标签的CRC-16位生成相应校验码作为密文传输.该协议避免了已有协议在安全性方面的5个缺陷,提高了数据库查询速... 详细信息

针对RFID系统的Gen-2类标签容量有限的特点,提出了一种基于Gen-2标签的RFID认证协议,将标签32位ID号分为低16位和高16位,利用标签的CRC-16位生成相应校验码作为密文传输.该协议避免了已有协议在安全性方面的5个缺陷,提高了数据库查询速度、降低了RFID标签的设计成本.并利用BAN逻辑对所提出协议的目标、假设和消息传递进行形式化分析,从理论上证明了该协议是安全可达的.

关键词： RFID 认证安全 BAN

基于加权PageRank的异质网络影响力最大化

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计算机技术与发展 2022年第3期32卷 46-53页

作者：韩婷周丽华黄亚群姜懿庭云南大学信息学院云南昆明650504 云南师范大学信息学院云南昆明650500

影响力最大化问题是信息网络挖掘中的热门研究问题之一,大多数信息网络包含了多种不同类型的节点和连接边,其本质属于异质信息网络,然而以前关于影响力最大化问题的研究大多停留在同质信息网络,它们考虑的节点和连接边类型单一,这与现... 详细信息

影响力最大化问题是信息网络挖掘中的热门研究问题之一,大多数信息网络包含了多种不同类型的节点和连接边,其本质属于异质信息网络,然而以前关于影响力最大化问题的研究大多停留在同质信息网络,它们考虑的节点和连接边类型单一,这与现实的信息网络有所差别。异质信息网络的影响力最大化问题其关键在于如何识别异质信息网络中最有影响力的节点。为了能融合网络中的异质信息并衡量节点影响力,提出了一种基于加权PageRank的异质信息网络影响力最大化算法。该算法保留了网络中所有类型节点和连接边的信息,通过考虑异质信息网络中不同类型节点之间的影响关系来得到节点的最终影响力,从而实现异质信息网络的影响力最大化。该算法能更好地描述节点和连接边的异质性,并在两个真实的数据集上验证了算法的有效性。

关键词：异质信息网络信息网络挖掘信息扩散影响力最大化加权PageRank