隱藏知識-隱藏規(guī)律的安全與應用研究.pdf

1、1982年波蘭數(shù)學家Z.Pawlak提出粗糙集，它是具有靜態(tài)特性的集合X的粗糙集，這一特性限制了Z.Pawlak粗糙集的廣泛應用，特別是利用Z.Pawlak粗糙集研究一類動態(tài)的系統(tǒng)，動態(tài)的數(shù)據(jù)挖掘，動態(tài)的知識發(fā)現(xiàn)時遇到了困難.2002年史開泉教授給出動態(tài)集合的描述，提出S-粗集，它將粗糙集應用從靜態(tài)推廣到動態(tài)，S-粗集為動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘-動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)研究提供了理論支持.然而利用Z.Pawlak粗糙集與S-粗集進行規(guī)律挖掘-規(guī)律發(fā)現(xiàn)研究也遇到

2、了困難，因為Z.Pawlak粗糙集與S-粗集不具有規(guī)律特征.2005年史開泉教授又改進了Z.Pawlak粗糙集與S-粗集，提出了函數(shù)S-粗集，它將粗糙集應用從數(shù)據(jù)挖掘推廣到規(guī)律挖掘，函數(shù)S-粗集具有動態(tài)特性，規(guī)律特性與規(guī)律隱藏特性，是研究動態(tài)系統(tǒng)規(guī)律的一個新的數(shù)學工具，以Z.Pawlak粗糙集、S-粗集、函數(shù)S-粗集為理論基礎，本文將Z.Pawlak粗糙集、S-粗集、函數(shù)S-粗集理論與綜合評價、知識隱藏發(fā)現(xiàn)、動態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)規(guī)律預測、信息安

3、全相嫁接，給出研究與討論。全文共分六章，主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新成果是： 1.研究內(nèi)容 1.將模糊C-均值聚類與粗糙集屬性重要度有機結合，研究了聚類問題和諸評價因素的合理賦權問題，提出了適用于包含大量不確定信息和不完全信息的經(jīng)濟系統(tǒng)的FCM-WMRS方法（Fuzzy C-Mean Algorithm and Weighting Mining by Rough Sets），這是一種基于原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)，無需人們先驗知識的模糊聚類，并

4、在此基礎上，僅僅從原始的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中挖掘出各評價因素權重，進而開展綜合評判的新方法.根據(jù)這一方法，設計開發(fā)了區(qū)域科技能力評價系統(tǒng).利用中國科學院可持續(xù)發(fā)展研究組所提供的2000-2003年度《中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報告》中的評價指標體系和有關數(shù)據(jù)，對中國區(qū)域科技能力評價問題進行了聚類實證分析，對各評價因素進行了權重挖掘，發(fā)現(xiàn)了各評價因素對總體水平評價的不同貢獻. 2.S-粗集具有動態(tài)特性，遺傳特性，記憶特性與隱藏特性.以S-粗集為理論

5、基礎，給出S-粗集與隱藏知識發(fā)現(xiàn)的討論。利用單向S-粗集，給出f-隱藏知識，F(xiàn)-隱藏知識，隱藏度，依賴度概念，提出隱藏知識的隱藏定理，隱藏知識的隱藏依賴定理，F(xiàn)-隱藏的知識發(fā)現(xiàn)原理，給出F-隱藏知識在系統(tǒng)故障狀態(tài)發(fā)現(xiàn)-識別中的應用，利用雙向S-粗集，給出（f，f）-隱藏知識，（）-隱藏知識，隱藏度，依賴度概念，提出隱藏知識的隱藏定理，隱藏知識的隱藏依賴定理，（）-隱藏的知識發(fā)現(xiàn)原理，給出（）-隱藏知識在利潤波動分析中的應用.隱藏知識與它

6、的隱藏特性的應用，是S-粗集中的一個新的研究方向. 3.函數(shù)S-粗集具有動態(tài)特性，規(guī)律特性與規(guī)律隱藏特性，是研究動態(tài)系統(tǒng)規(guī)律的一個新的數(shù)學工具，以函數(shù)S-粗集為理論基礎，將動態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)規(guī)律研究與函數(shù)S-粗集嫁接，交叉，滲透，給出經(jīng)濟系統(tǒng)規(guī)律隱藏與規(guī)律預測的討論，提出了一種新的預測模型-基于函數(shù)S-粗集的雙規(guī)律預測模型，包括上規(guī)律預測模型與下規(guī)律預測模型；給出了該模型的實現(xiàn)算法，最后通過對海南省區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的預測證明了該方法的有效

7、性. 4.隨著信息網(wǎng)絡化的普及，信息數(shù)據(jù)的安全性日漸引起人們的重視，把信息安全中的橢圓曲線加密理論與S-粗集，函數(shù)S-粗集嫁接，交叉與滲透，給出知識、雙規(guī)律預測的安全隱藏與認證的討論，這些研究得到了應用.S-粗集，函數(shù)S-粗集與信息安全理論融合，共享是信息系統(tǒng)中信息安全應用研究的一個新的方向. 5.對本文的討論進行總結. 11.本文的創(chuàng)新點 創(chuàng)新點1.提出了一種新的綜合評價模型-基于FCM和粗糙集屬性重要

8、度的評價模型 研究了評價問題的聚類分析與各因素的合理賦權問題，給出基于原始數(shù)據(jù)挖掘因素權重，開展綜合評判的FCM-WMRS方法.根據(jù)這一方法，設計開發(fā)了區(qū)域科技能力評價系統(tǒng)，利用中國科學院可持續(xù)發(fā)展研究組所提供的2000-2003年度《中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報告》中的評價指標體系和有關數(shù)據(jù)，對中國區(qū)域科技能力評價問題進行了實證分析. 創(chuàng)新點1列于第2章中. 創(chuàng)新點2.給出了S-粗集與隱藏知識發(fā)現(xiàn)的討論： （1

9、）利用單向S-粗集，提出了F-隱藏知識、F-隱藏度、F-依賴度的概念，得到了F-隱藏知識的隱藏定理，F(xiàn)-隱藏知識的隱藏依賴定理，F(xiàn)-隱藏知識的知識發(fā)現(xiàn)原理和F-隱藏依賴的知識發(fā)現(xiàn)原理；給出了F-隱藏知識的應用. （2）利用雙向S-粗集，提出了（）-隱藏知識、（）-隱藏度、（）-依賴度的概念，得到了（）-隱藏知識的隱藏定理，（）-隱藏知識的隱藏依賴定理，（）-隱藏知識的知識發(fā)現(xiàn)原理和（）-隱藏依賴的知識發(fā)現(xiàn)原理；給出了（）-隱藏知

10、識的應用。 創(chuàng)新點2列于第3章中， 創(chuàng)新點3.提出了動態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)的規(guī)律預測模型-基于函數(shù)S-粗集的雙規(guī)律預測模型 雙規(guī)律預測模型包括上規(guī)律預測模型與下規(guī)律預測模型；給出了規(guī)律關系貼近度（f-規(guī)律關系貼近度和f-規(guī)律關系貼近度）的概念，得到了最小成本f-預測規(guī)律[u]pf，最大成本f-預測規(guī)律[u]qf，最小效益f-預測規(guī)律[u]pf，最大效益f-預測規(guī)律（）（最小成本f-預測規(guī)律（），最大效益f-預測規(guī)律（）構成

11、由函數(shù)單向S-粗集和函數(shù)單向S-粗集對偶生成的雙規(guī)律預測，給出了雙規(guī)律預測模型的實現(xiàn)算法；最后通過對海南省區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的預測證明了該方法的有效性. 創(chuàng)新點3列于第4章中. 創(chuàng)新點4.提出了知識、預測規(guī)律的加密潛藏-解密發(fā)現(xiàn)與認證方案 知識[x]f的安全（[x]f不被從[x]內(nèi)獲?。┮蕾囉赱x]f的屬性集αf的安全，或者依賴于αf中的屬性值的安全，依賴于αf={α1，α2，…，αλ，α'}構成的屬性值數(shù)據(jù)Pf={P

12、1f，P2f，…，Ptf）的安全.而經(jīng)濟預測結論（雙規(guī)律預測）的安全，依賴于雙規(guī)律的離散數(shù)據(jù)點（1，y1），（2，y2），…，（n，yn）的安全.為了防止知識[x]f和經(jīng)濟預測結論在數(shù)據(jù)傳輸過程中，被盜取或篡改，把S-粗集，函數(shù)S-粗集與橢圓曲線加密理論相交叉，研究了知識[x]f、雙規(guī)律預測的安全隱藏與認證，討論了三種數(shù)字簽名-認證方案，最后給出了知識[x]f加密潛藏-解密發(fā)現(xiàn)的應用和上規(guī)律預測數(shù)字簽名-認證的應用.函數(shù)S-粗集與信息安