摘要：通过对入侵检测中模糊技术应用和移动模糊推理方法的研究,设计并实现了基于移动模糊推理的DoS攻击入侵检测系统.首先,描述了移动模糊推理方法与模糊推理步骤;其次,详细阐述了用时间差与IP地址分布变化的DoS攻击检测方法与基于移动模糊推理的攻击检测系统,创建了用于检测的模糊规则,确定网络攻击.最后,把DoS攻击工具与DARPA 98数据集作为入侵检测数据集,对基于移动模糊推理的方法与现行方法进行测试,验证了所提方法的有效性.

摘要：针对模糊神经网络学习算法计算量过大,在预测模型设计中提出了基于改进T-S模糊推理的模糊神经网络学习算法。主要工作如下:首先,改进T-S模糊推理方法,定义基于偏移率的T-S模糊推理方法;然后,通过将此模糊推理方法与基于合成规则的模糊推理方法及距离型模糊推理方法相比较可以看出,所提方法有较少的计算量,且比较有效;最后,在此基础上改善了模糊神经网络学习算法,并将其应用于天气预测与安全态势预测。测试结果表明,该方法明显改善了学习效率,减少了预测模型设计中的学习次数与时间复杂度,并降低了学习误差。