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全新直觉模糊时间序列分析范晓诗 等9787302566298
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章概述1.1基础理论发展1.1.1模糊集理论1.1.2直觉模糊集理论1.1.3直觉模糊时间序列1.2模糊集与直觉模糊集1.2.1模糊集定义1.2.2直觉模糊集定义1..直觉模糊关系1.2.4直觉模糊条件推理1.3直觉模糊时间序列1.3.1平稳时间序列1.3.2非平稳时间序列分析1.3.3推理直觉模糊时间序列1.4长期直觉模糊时间序列参考文献2章阶一元多重直觉模糊推理的IFTS预测2.1引言2.2FTS预测模型.一阶一元IFTS预测模型..1论域非等分划分..2直觉模糊集建立..直觉模糊逻辑关系和预测规则..4解模糊算法2.4实验和分析2.4.1亚拉巴马大学数据集实验2.4.2TRSSCG数据集实验参考文献第3章多维直觉模糊推理的高阶IFTS预测模型3.1引言3.2高阶一元IFTS预测模型3.2.1直觉模糊逻辑关系3.2.2高阶一元预测规则3..解模糊算法3.2.4高阶一元IFTS模型实现3.2.5实验和分析3.3高阶多元IFTS预测模型3.3.1直觉模糊逻辑关系3.3.2高阶多元预测规则3.3.3解模糊算法3.3.4高阶多元IFTS模型实现3.3.5实验和分析参考文献第4章启发式变阶IFTS预测模型4.1引言4.2启发式变阶IFTS预测模型4.2.1定阶时间序列模型分析4.2.2启发式变阶预测规则4..启发式解模糊算法4.2.4模型实现4.3实验和分析4.3.1入学人数预测实验4.3.2气温数据预测实验参考文献第5章自适应划分的IFTS预测方法5.1直觉模糊时间序列建模5.2自适应划分IFTS模型及其算法5.2.1IFTS模型定阶算法5.2.2IFTS自适应划分算法5..直觉模糊化和去直觉模糊化5.3自适应划分IFTS预测模型5.3.1数据训练5.3.2自适应划分5.3.3预测结果比较5.4实验和分析5.4.1季节时间序列预测5.4.2长期趋势时间序列预测5.4.3复杂度分析参考文献第6章基于DTW的长期IFTS预测方法6.1规则库IFTS模型6.2时间序列片段聚类6.2.1直觉模糊C均值聚类6.2.2IFTS片段聚类算法6.3基于DTW的(p-q)IFTS预测6.3.1动态时间弯曲距离6.3.2IFTS片段DTW算法6.3.3(p-q)IFTS算法6.4实验和分析6.4.1合成数据预测6.4.2多模式时间序列预测6.4.3复杂度分析参考文献第7章基于V和曲线相似度测量的长期IFTS预测方法7.1引言7.2矢量量化和相似度测量7.2.1时间序列矢量量化7.2.2曲线相似度测量7.3基于V和弗雷歇距离的(p-q)IFTS预测7.3.1基于IFCM的V算法7.3.2基于曲线相似度测量的预测算法7.3.3(p-q)IFTS模型7.4实验和分析7.4.1季节时间序列预测7.4.2长期趋势时间序列预测7.4.3复合模式时间序列预测7.4.4复杂度分析参考文献第8章IFTS分析在网络流量预测中的应用8.1网络流量预测和异常检测8.1.1网络流量预测8.1.2网络异常检测8.2基于长期IFTS的网络流量预测模型8.2.1网络流量预测模型8.2.2IFTSV算法8..实验设计和分析8.3基于IFTS预测的DoS攻击检测方法8.3.1DoS攻击8.3.2实验设计与分析参考文献第9章基于IFTS图挖掘的网络流量异常检测9.1引言9.2基本理论9.2.1图挖掘9.2.2信息熵9.3基于IFTS图挖掘的流量异常检测算法9.3.1IFTS图构建9.3.2IFTS图挖掘9.3.3异常判定准则9.3.4算法实现9.4实验和分析9.4.1实验数据9.4.2对比实验参考文献0章IFR和SIFE在网络安全中的应用10.1流量异常检测中的推理问题10.1.1流量异常检测推理10.1.2基于蕴涵算子的包含度10.1.3基于集合基数的包含度10.1.4基于包含度的直觉模糊相似度10.1.5基于包含度的直觉模糊推理方法10.2基于IFR的流量异常检测方法10.2.1数据直觉模糊化10.2.2推理规则和合成10..实验设计和分析10.3严格直觉模糊熵10.3.1直觉模糊熵10.3.2IFS公理化定义10.3.3SIFE公理化定义10.3.4SIFE构建方法10.3.5SIFE一般式10.3.6算例分析10.4基于SIFE的漏洞评估10.4.1漏洞评估10.4.2实验设计与分析参考文献
IFTS分析理论是近年来刚刚起步、正在快展的一种理论,国内外相关学术研究成果较少,且多以期刊和会议学术为主,没有形成直觉模糊时间序列分析理论体系书籍,因此本书在学术专著方有靠前、创新优势。
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