基于模糊规则矩阵变换的不确定推理算法研究

论文摘要

本文对传统防火墙技术的的特点进行了分析,并指出其存在的问题,提出研究智能防火墙的必要性,并介绍了当前国内外学者对智能防火墙技术的研究现状。然后根据当前网络信息的不确定性以及不确定推理方法的研究现状,提出研究智能防火墙不确定性推理算法的必要性。推理以知识为基础,推理系统因拥有知识而具有智能。为了使计算机可以模仿人类的思维行事,就需要把知识用适当的方法表示出来,选用合适的数据结构将它存入计算机,成为计算机可以使用的一种数据。本文介绍了多种知识表示的方法和以知识源分类为基础的知识获取方法,并列举出本文中智能防火墙不确定推理所需要的规则集。本文概述了目前常用的确定的和不确定的推理方法,并重点对要改进的算法进行了详细的分析论证,发现该算法在环形结构的规则集合和全连通结构规则集中推理效果很好,但在其他拓扑结构中推理能力有限。本文提出在该算法中加入一个相关性分析模块,找出规则集中的条件之间隐含的关系,并将这种关系表示成为模糊产生式规则的形式加入到规则集中,再进行推理。最后用防火墙规则对改进前后两个算法进行验证,对两个算法的推理结果进行比较后发现,改进后的算法推理能力比原算法要好。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 不确定性推理及其研究现状
• 1.2 国内外对智能防火墙的研究现状
• 1.3 本文的主要内容及组织结构
• 2 知识的表示及获取
• 2.1 知识的表示
• 2.1.1 确定知识表示
• 2.1.2 不确定知识表示
• 2.2 知识的获取
• 2.2.1 基于文献数据库的知识获取
• 2.2.2 基于专家知识的知识获取
• 2.2.3 基于专家系统自学习的知识获取
• 2.3 本文推理系统所使用的知识
• 3 推理方法概述
• 3.1 确定性推理算法
• 3.1.1 联合树算法
• 3.1.2 Belief-Net-Ask算法
• 3.1.3 消息传播算法
• 3.1.4 变量消去算法
• 3.2 不确定性推理算法
• 3.2.1 确定性理论
• 3.2.2 主观贝叶斯方法
• 3.2.3 证据理论
• 3.2.4 可能性理论
• 4 基于交互作用模糊规则矩阵变换的不确定推理算法
• 4.1 推理算法描述
• 4.1.1 模糊测度和模糊积分
• 4.1.2 知识表示
• 4.1.3 算法描述
• 4.2 算法验证
• 4.2.1 实例
• 4.2.2 算法适用的拓扑结构
• 4.3 环形可推与前提不可推定理
• 4.3.1 环形可推定理
• 4.3.2 前提不可推定理
• 5 算法改进
• 5.1 改进算法描述
• 5.2 添加相关性分析验证
• 5.3 推理路径的选取对推理结果的影响
• 5.4 智能防火墙的不确定性推理
• 5.4.1 选取两个规则子集
• 1进行推理'>5.4.2 用改进前后两个算法对子集K₁进行推理
• 6 总结与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献