眭跃飞
- 作品数：47 被引量：168H指数：7
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于布尔语义的Gentzen推导模型
- 2015年
- 布尔模型是信息检索系统的一种基础模型。给出了命题逻辑和布尔代数间的一种新的对应关系,其中布尔代数中的不等式对应Gentzen系统中的矢列式,使得当一个不等式在任意布尔代数中为真,当且仅当它所对应的矢列式是可证的。并且使得在信息检索中,针对信息的推理可以有效地转为偏序集上的运算。讨论的命题逻辑语言的运算符为、ù、ú;并且定义了项(a|t|t1ùt2|t1út2其中a是一个元素)来替代原先的公式和表示布尔代数中的元素。此外,定义了以布尔代数为论域的赋值v,将命题逻辑中的项赋值为布尔代数中的元素,并且如果tΔΓt vtΔΔt v,则矢列式ΓT D为真。最后给出了Gentzen系统下的可靠性和完备性定理的证明。
- 陈博眭跃飞
- 关键词：布尔代数命题逻辑不等式
- 基于认知反映的信念逻辑
- 2008年
- Quine[9]提出了一类有关信念模态的难题,比如Cicero难题,这些难题的解读对模态逻辑语义具有重要的意义。目前的一阶模态逻辑普遍给予Quine难题以de re/de dicto解读。本文指出de re/de dicto解读存在缺陷,并且认为为了解读Quine难题,需要在一阶模态逻辑的模型中引入一个认知反映关系。在此观念下,本文提出了一个新的一阶模态逻辑系统---基于认知反映的信念逻辑。
- 李惠涛江峰眭跃飞曹存根
- 关键词：信念
- 基于粗糙熵的离群点检测方法及其在无监督入侵检测中的应用被引量：19
- 2020年
- 香农的信息熵被广泛用于粗糙集.利用粗糙集中的粗糙熵来检测离群点,提出一种基于粗糙熵的离群点检测方法,并应用于无监督入侵检测.首先,基于粗糙熵提出一种新的离群点定义,并设计出相应的离群点检测算法-–基于粗糙熵的离群点检测(rough entropy-based outlier detection,REOD);其次,通过将入侵行为看作是离群点,将REOD应用于入侵检测中,从而得到一种新的无监督入侵检测方法.通过多个数据集上的实验表明,REOD具有良好的离群点检测性能.另外,相对于现有的入侵检测方法,REOD具有较高的入侵检测率和较低的误报率,特别是其计算开销较小,适合于在海量高维的数据中检测入侵.
- 江峰王凯郦于旭眭跃飞杜军威
- 关键词：离群点检测粗糙集粗糙度粗糙熵
- R_(wtt)/ M_(wtt)中的枝点元素(英文)被引量：1
- 2000年
- 该文证明了在 Rwtt/ Mwtt中除了最大元和最小元外 ,每个元 c是枝点元素 ,即为某两个大于 c的元素的最大下界 ,其中 Rwtt/ Mwtt是递归可枚举弱真值表归约度集 Rwtt模可盖递归可枚举弱真值表归约度集
- 张再跃眭跃飞
- 关键词：递归可枚举度
- 多值粗糙集模型
- 本文提出一种多值粗糙集模型,讨论了在属性取多值情况下的粗糙集模型下的扩展.这种模型和相似模型有相近之处,提出一种新的近似关系.此外讨论了在决策属性取多值情况下,规则生成等方面的不同之处.
- 胡可云眭跃飞陆玉昌王驹石纯一
- 面向数据库中关系的描述逻辑被引量：1
- 2013年
- 给出了两个面向数据库中关系的描述逻辑。在其中一个描述逻辑中,一个关系可以表示为一个知识库和这个知识库的模型,并且对于这个知识库的任意模型,都存在一个与该关系同构的子模型;在另一个描述逻辑中,一个关系可以表示为一个知识库和这个知识库的模型,以便这个知识库的任何模型都同构于这个关系。
- 眭跃飞刘超
- 关键词：数据库描述逻辑
- R.E.度上半格的结构性质
- 眭跃飞
- 关键词：数理逻辑
- 一种RBAC的描述逻辑表示方法被引量：8
- 2010年
- 基于角色的访问控制(RBAC)通过角色来控制用户对资源的访问,极大地简化了安全管理。虽然对RBAC的研究比较成熟,但由于RBAC目前缺乏形式化的表示,使得RBAC中的一些概念和性质存在不同的理解。描述逻辑(DL)是一种基于对象的知识表示的形式化系统,它是一阶逻辑的一个可判定的子集,具有合适定义的语义,并且具有很强的表示能力。为了给出RBAC的形式化方法,以描述逻辑为工具,RBAC96模型为基础,提出了RBAC的描述逻辑DLRBAC。用描述逻辑的符号给出了RBAC中主要的元素和关系的形式化定义,并证明了这种描述逻辑表示对于RBAC模型的忠实性。所提出的RBAC形式化模型可以作为进一步研究RBAC的理论基础。
- 马丽马世龙眭跃飞伊胜伟
- 关键词：访问控制角色权限描述逻辑角色继承
- 基于边界和距离的离群点检测被引量：27
- 2010年
- 近年来,离群点检测已经引起人们的广泛关注.离群点检测在网络入侵检测、信用卡欺诈、电子商务犯罪、医疗诊断以及反恐等诸多领域都具有十分重要的作用.离群点检测的目的是为了发现数据集中的一小部分对象,与数据集中其余的大部分对象相比,这一小部分对象有着特殊的行为或者具有反常的属性.针对现有的离群点检测方法不能有效处理不确定与不完整数据的问题,本文将粗糙集中边界的概念与Knorr等所提出的基于距离的离群点检测方法结合在一起,在粗糙集的框架中提出一种新的离群点定义与检测方法.针对于该方法,我们设计出相应的离群点检测算法BDOD,并且通过在临床诊断数据集上所进行的实验,验证了算法BDOD的有效性.实验结果表明本文的方法为处理离群点检测中的不确定与不完整数据问题提供了一条新的途径.
- 江峰杜军威眭跃飞曹存根
- 关键词：数据挖掘离群点检测粗糙集
- 收敛无穷计算及其应用被引量：1
- 2002年
- 经典计算不能很好地刻画无穷计算的行为 .基于形式系统序列及其极限 ,讨论一类称为收敛无穷计算的问题 ,旨在建立刻画无穷计算在变化的环境中如何交互与演化以及演化的极限状态的逻辑理论基础 .提出了收敛无穷计算的一个逻辑和推理系统 ,其表达能力超过一阶逻辑 .还基于经典计算模型图灵 (Turing)机和形式系统序列及其极限 ,提出了收敛无穷计算的模型 ,称为过程模式 .在极限计算的意义下 ,其计算能力超过了Turing机和实数机器 .讨论了上述研究在数据挖掘中的应用 。
- 李未马世龙眭跃飞许可
