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171.
不确定区间数据在空军战役仿真中大量存在,相对于点状不确定数据的广泛研究,人们对不确定区间数据的研究相对较少。从研究不确定数据产生的原因入手,提出了基于证据理论的多维不确定区间数据处理方法,解决了不确定区间数据分割组合问题,为不确定数据在空军作战仿真中的应用提供了有益的参考。 相似文献
172.
本文针对镀后零件的特点进行了分析,提出了称重计数的方法,并进行了有益的探索和实践,取得了良好的效果,解决了大批量镀后零件精确计数的难题。 相似文献
173.
174.
175.
176.
重新评估了Zodiac算法抵抗不可能差分攻击的能力。通过分析Zodiac算法的线性层,给出了Zodiac算法两条新的14轮不可能差分。利用新的不可能差分,结合Early-Abort技术对完整16轮的Zodiac算法进行了不可能差分攻击。攻击过程中一共恢复6个字节的密钥,其时间复杂度只有232.6次加密,数据复杂度约为285.6个明文,该攻击结果与已有最好的结果相比,时间复杂度降低了一个因子233。结果表明由于Zodiac算法线性层的扩散性差,使得该算法对不可能差分分析是不免疫的。 相似文献
177.
#重新评估了Zodiac算法抵抗不可能差分攻击的能力。通过分析Zodiac算法的线性层,给出了Zodiac算法两条新的14轮不可能差分。利用新的不可能差分,结合Early-Abort技术对完整16轮的Zodiac算法进行了不可能差分攻击。攻击过程中一共恢复6个字节的密钥,其时间复杂度只有232.6次加密,数据复杂度约为285.6个明文,该攻击结果与已有最好的结果相比,时间复杂度降低了一个因子233。结果表明由于Zodiac算法线性层的扩散性差,使得该算法对不可能差分分析是不免疫的。 相似文献
178.
一种新的证据K-NN数据分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。 相似文献
179.
不确定条件下的不完备信息分析是多属性决策中的主要内容之一,Yang提出的证据推理方法可以较好地处理这类信息。研究了证据推理方法中不完备信息的影响因素,包括规则中的不完备信息,规则的权重以及规则的一致性,并以此为基础分析了评估结果中不完备信息的取值范围,得出了初步结论:评估结果中不完备信息的信度必然小于作为输入的规则中不完备信息中的较大者,但不一定大于其中的较小者。进一步分析了规则一致性的逻辑意义和几何意义,指出规则的一致性实际描述了规则之间的冲突程度。 相似文献
180.