在人工智能（AI），机器学习（ML）以及更具体地说，深度学习（DL）的核心已经取得了巨大的成功。但是，由于缺少培训ML或DL模型中缺少类是看不见的，看不见的类标签预测的探索程度要小得多。在这项工作中，我们提出了一个模糊的推理系统，通过与基于曲率的特征选择（CFS）方法结合使用TSK+模糊推理引擎来应对这一挑战。通过预测物联网（IoT）领域内的网络设备的定位标签，已经评估了我们系统的实际可行性。竞争性预测性能证实了我们系统的效率和功效，尤其是在模型训练阶段看不见的大量连续类标签时。

颠覆性技术提供无与伦比的机会，为普遍存在医疗保健的许多方面的标识，从通过内容到机器学习（ML）技术来促进普及医疗保健的识别。作为一个强大的工具，ML已被广泛应用于以患者为中心的医疗保健解决方案。为了进一步提高患者护理的质量，在医疗保健设施中通常采用电子健康记录（EHRS）进行分析。由于它们高度非结构化，不平衡，不完整和高维性质，应用AI和ML将AI和ML应用AI和ML分析那些EHRS的重要任务。减少维度是一种常见的数据预处理技术，用于应对高维EHR数据，旨在减少EHR表示的特征的数量，同时提高随后的数据分析的性能，例如，分类。在这项工作中，提出了一种高效的基于滤波器的特征选择方法，即基于曲率的特征选择（CFS）。所提出的CFS应用了Menger曲率的概念，以对给定数据集中的所有功能的重量进行排名。已经在四种众所周知的EHR数据集中评估了所提出的CFS的性能，包括宫颈癌危险因素（CCRFD），乳腺癌助生（BCCDS），乳腺组织（BTDS）和糖尿病视网膜病变（DRDDD）。实验结果表明，所提出的CFS在上述数据集上实现了最先进的性能，而不是传统的PCA和其他最新方法。所提出的方法的源代码在https://github.com/zhemingzuo/cfs上公开提供。

近年来，WiFi成为在室内找到一个人或设备的主要信息来源。将RSSI值作为具有已知位置的参考测量值（称为WiFi指纹打印），通常用于文献中出现的各种定位方法和算法中。但是，测量给定的WiFi指纹组之间的空间距离受到选择为地理空间距离建模的信号距离函数的选择。在这项研究中，作者提出了对机器学习的利用，以改善指纹之间的地理空间距离的估计。这项研究检查了从13个不同的开放数据集收集的数据，以提供广泛的表示，目的是用于任何室内环境中的通用模型。提出的新方法通过通过功能选择过程来检查一组常用的信号距离指标来提取数据特征，该过程包括特征分析和遗传算法。为了证明该研究的输出是独立的，所有模型均在培训和验证阶段在先前排除的数据集上进行了测试。最后，使用各种评估指标比较了各种机器学习算法，包括能够将测试床扩展到现实世界未经请求的数据集的能力。

天然气管道中的泄漏检测是石油和天然气行业的一个重要且持续的问题。这尤其重要，因为管道是运输天然气的最常见方法。这项研究旨在研究数据驱动的智能模型使用基本操作参数检测天然气管道的小泄漏的能力，然后使用现有的性能指标比较智能模型。该项目应用观察者设计技术，使用回归分类层次模型来检测天然气管道中的泄漏，其中智能模型充当回归器，并且修改后的逻辑回归模型充当分类器。该项目使用四个星期的管道数据流研究了五个智能模型（梯度提升，决策树，随机森林，支持向量机和人工神经网络）。结果表明，虽然支持向量机和人工神经网络比其他网络更好，但由于其内部复杂性和所使用的数据量，它们并未提供最佳的泄漏检测结果。随机森林和决策树模型是最敏感的，因为它们可以在大约2小时内检测到标称流量的0.1％的泄漏。所有智能模型在测试阶段中具有高可靠性，错误警报率为零。将所有智能模型泄漏检测的平均时间与文献中的实时短暂模型进行了比较。结果表明，智能模型在泄漏检测问题中的表现相对较好。该结果表明，可以与实时瞬态模型一起使用智能模型，以显着改善泄漏检测结果。

Industrial Internet of Things (IoT) systems increasingly rely on wireless communication standards. In a common industrial scenario, indoor wireless IoT devices communicate with access points to deliver data collected from industrial sensors, robots and factory machines. Due to static or quasi-static locations of IoT devices and access points, historical observations of IoT device channel conditions provide a possibility to precisely identify the device without observing its traditional identifiers (e.g., MAC or IP address). Such device identification methods based on wireless fingerprinting gained increased attention lately as an additional cyber-security mechanism for critical IoT infrastructures. In this paper, we perform a systematic study of a large class of machine learning algorithms for device identification using wireless fingerprints for the most popular cellular and Wi-Fi IoT technologies. We design, implement, deploy, collect relevant data sets, train and test a multitude of machine learning algorithms, as a part of the complete end-to-end solution design for device identification via wireless fingerprinting. The proposed solution is currently being deployed in a real-world industrial IoT environment as part of H2020 project COLLABS.

在医疗保健系统中，需要患者使用可穿戴设备进行远程数据收集和对健康数据的实时监控以及健康状况的状态。可穿戴设备的这种采用导致收集和传输的数据量显着增加。由于设备由较小的电池电源运行，因此由于设备的高处理要求以进行数据收集和传输，因此可以快速减少它们。鉴于医疗数据的重要性，必须所有传输数据遵守严格的完整性和可用性要求。减少医疗保健数据的量和传输频率将通过使用推理算法改善设备电池寿命。有一个以准确性和效率改善传输指标的问题，彼此之间的权衡，例如提高准确性会降低效率。本文表明，机器学习可用于分析复杂的健康数据指标，例如数据传输的准确性和效率，以使用Levenberg-Marquardt算法来克服权衡问题，从而增强这两个指标，从而通过少较少的样本来传输，同时保持维护准确性。使用标准心率数据集测试该算法以比较指标。结果表明，LMA最好以3.33倍的效率进行样本数据尺寸和79.17％的精度，在7种不同的采样案例中具有相似的准确性，用于测试，但表明效率提高。与具有高效率的现有方法相比，这些提出的方法使用机器学习可以显着改善两个指标，而无需牺牲其他指标。

Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored.

模型的可解释性对于许多实际应用是必不可少的，例如临床决策支持系统。在本文中，提出了一种新的可解释机学习方法，可以模拟人类理解规则中的输入变量与响应之间的关系。该方法是通过将热带几何形状应用于模糊推理系统构建的，其中通过监督学习可以发现可变编码功能和突出规则。进行了使用合成数据集的实验，以研究所提出的算法在分类和规则发现中的性能和容量。此外，将所提出的方法应用于鉴定心力衰竭患者的临床应用，这些患者将受益于心脏移植或耐用的机械循环支撑等先进的疗法。实验结果表明，该网络在分类任务方面取得了很大的表现。除了从数据集中学习人类可理解的规则外，现有的模糊域知识可以很容易地转移到网络中，并用于促进模型培训。从我们的结果，所提出的模型和学习现有领域知识的能力可以显着提高模型的概括性。所提出的网络的特征使其在需要模型可靠性和理由的应用中承诺。

物联网（物联网）通过通过互联网控制设备/事物来改变生活。物联网已为日常问题指定了许多智能解决方案，将网络物理系统（CPS）和其他经典领域转化为智能区域。构成物联网的大多数边缘设备具有极低的处理能力。为了降低物联网网络，攻击者可以利用这些设备进行各种网络攻击。此外，随着越来越多的物联网设备的添加，新的和未知威胁的潜力呈指数增长。因此，必须开发针对可以识别此类威胁的物联网网络的智能安全框架。在本文中，我们开发了一种无监督的集合学习模型，该模型能够从未标记的数据集中检测物联网中的新或未知攻击。系统生成的标记数据集用于训练深度学习模型以检测IoT网络攻击。此外，研究提出了一种特征选择机制，用于识别数据集中最相关的方面以检测攻击。该研究表明，建议的模型能够识别未标记的物联网网络数据集和DBN（深信念网络）的表现优于其他模型，检测准确性为97.5％，错误警报率为2.3％，当使用由标记的数据集进行培训时建议的方法。

驾驶方式总结了反映车辆运动的不同驾驶行为。这些行为可能表明倾向于执行更风险的操作，消耗更多的燃料或能源，打破交通规则或仔细驾驶。因此，本文使用Interval-2类型模糊推理系统提出了驾驶风格的识别，并具有多个专家决策，以将驾驶员分类为平静，中等和激进。该系统接收到输入具有车辆运动的纵向和侧向运动参数。处理噪声数据时，类型2模糊集比Type-1模糊集更强大，因为它们的成员资格功能也是模糊集。此外，在构建模糊的规则基础时，多种专家方法可以减少偏见和不精确，该模糊规则基金会存储模糊系统的知识。使用描述性统计分析评估了所提出的方法，并将其与聚类算法和1型模糊推理系统进行了比较。结果表明，与其他算法相比，与2型模糊推理系统分类的驾驶方式相关的较低运动学概况的趋势与其他算法相比，这与专家意见的汇总采用了更保守的方法。

预测住宅功率使用对于辅助智能电网来管理和保护能量以确保有效使用的必不可少。客户级别的准确能量预测将直接反映电网系统的效率，但由于许多影响因素，例如气象和占用模式，预测建筑能源使用是复杂的任务。在成瘾中，鉴于多传感器环境的出现以及能量消费者和智能电网之间的两种方式通信，在能量互联网（IOE）中，高维时间序列越来越多地出现。因此，能够计算高维时间序列的方法在智能建筑和IOE应用中具有很大的价值。模糊时间序列（FTS）模型作为数据驱动的非参数模型的易于实现和高精度。不幸的是，如果所有功能用于训练模型，现有的FTS模型可能是不可行的。我们通过将原始高维数据投入低维嵌入空间并在该低维表示中使用多变量FTS方法来提出一种用于处理高维时间序列的新方法。组合这些技术使得能够更好地表示多变量时间序列的复杂内容和更准确的预测。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

模糊或神经模糊系统的主要限制是他们无法处理高维数据集的故障。这主要是由于使用T-Norm，特别是产品或最小（或其更软的版本）。因此，几乎没有任何处理与尺寸超过一百个以上的数据集。在这里，我们提出了一种神经模糊框架，可以处理尺寸甚至超过7000的数据集！在这种情况下，我们提出了一种自适应软培蛋白（ADA-Softmin），其有效地克服了在处理高维问题的同时为现有的模糊系统产生的“数字下溢”和“假最小最小值”的缺点。我们称之为Adaptive Takagi-Sugeno-kang（Adatsk）模糊系统。然后，我们用综合方式装备ADATSK系统以执行特征选择和规则提取。在这种情况下，仅在随后的零件中引入并嵌入了一种新颖的栅极功能，其可以在学习的两个连续阶段中确定有用的特征和规则。与传统的模糊规则基础不同，我们设计增强的模糊规则基础（EN-FRB），该基础（EN-FRB）保持了足够的规则，但不会以模糊神经网络的尺寸呈指数呈指数规则的数量。集成特征选择和规则提取ADATSK（FSRE-ADATSK）系统由三个连续阶段组成：（i）特征选择，（ii）规则提取，和（iii）微调。 FSRE-Adatsk的有效性在19个数据集上展示了五个，其中五个是2000多个维度，包括两个大于7000的尺寸。这可能是第一次模糊系统实现涉及超过7000个输入功能的分类。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

无论是在功能选择的领域还是可解释的AI领域，都有基于其重要性的“排名”功能的愿望。然后可以将这种功能重要的排名用于：（1）减少数据集大小或（2）解释机器学习模型。但是，在文献中，这种特征排名没有以系统的，一致的方式评估。许多论文都有不同的方式来争论哪些具有重要性排名最佳的特征。本文通过提出一种新的评估方法来填补这一空白。通过使用合成数据集，可以事先知道特征重要性得分，从而可以进行更系统的评估。为了促进使用新方法的大规模实验，在Python建造了一个名为FSEVAL的基准测定框架。该框架允许并行运行实验，并在HPC系统上的计算机上分布。通过与名为“权重和偏见”的在线平台集成，可以在实时仪表板上进行交互探索图表。该软件作为开源软件发布，并在PYPI平台上以包裹发行。该研究结束时，探索了一个这样的大规模实验，以在许多方面找到参与算法的优势和劣势。

追踪和处理当代时代的对象的要求逐渐增加，因为许多应用程序迅速需要精确的移动对象位置。地图匹配方法被用作预处理技术，该技术与相应道路上的移动对象点匹配。但是，大多数GPS轨迹数据集都包含静置的不规则性，这使得匹配算法不匹配轨迹与无关紧要的街道。因此，确定GPS轨迹数据集中的停留点区域会导致更好的准确匹配和更快的方法。在这项工作中，我们将停留点集中在带有DBSCAN的轨迹数据集中，并消除冗余数据，以通过降低处理时间来提高MAP匹配算法的效率。与基于模糊逻辑的地图匹配算法相比，我们认为我们提出的方法的性能和精确性。幸运的是，我们的方法可产生27.39％的数据尺寸减少和8.9％的处理时间缩短，其准确结果与以前的基于模糊的MAP匹配方法相同。

越来越多的工作已经认识到利用机器学习（ML）进步的重要性，以满足提取访问控制属性，策略挖掘，策略验证，访问决策等有效自动化的需求。在这项工作中，我们调查和总结了各种ML解决不同访问控制问题的方法。我们提出了ML模型在访问控制域中应用的新分类学。我们重点介绍当前的局限性和公开挑战，例如缺乏公共现实世界数据集，基于ML的访问控制系统的管理，了解黑盒ML模型的决策等，并列举未来的研究方向。

低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。

该航运业是全球贸易和经济的重要组成部分，但为了确保遵守法律遵守和安全，需要监控。在本文中，我们提出了一种新的船型分类模型，将船舶传输数据与船舶图像组合在一起。我们的方法的主要组成部分是R-CNN深神经网络的速度更快，具有IF-THE-DEL规则的神经模糊系统。我们使用现实世界数据评估我们的模型，并展示这种组合的优势，同时也将其与其他方法进行比较。结果表明，与我们考虑的下一个最佳模型相比，我们的模型可以将预测分数增加到15.4 \％，同时也保持与普通黑匣子方法相反的解释性。

癫痫发作是最重要的神经障碍之一，其早期诊断将有助于临床医生为患者提供准确的治疗方法。脑电图（EEG）信号广泛用于癫痫癫痫发作检测，其提供了关于大脑功能的实质性信息的专家。本文介绍了采用模糊理论和深层学习技术的新型诊断程序。所提出的方法在Bonn大学数据集上进行了评估，具有六个分类组合以及弗赖堡数据集。可以使用可调谐Q小波变换（TQWT）来将EEG信号分解为不同的子带。在特征提取步骤中，从TQWT的不同子带计算了13个不同的模糊熵，并且计算它们的计算复杂性以帮助研究人员选择各种任务的最佳集合。在下文中，采用具有六层的AutoEncoder（AE）用于减少维数。最后，标准自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及其具有蚱蜢优化算法（ANFIS-GOA），粒子群优化（ANFIS-PSO）和育种群优化（ANFIS-BS）方法的变体分类。使用我们所提出的方法，ANFIS-BS方法在弗赖堡数据集上分为两类分为两类和准确度，在两类分类中获得99.46％的准确性，以及弗赖堡数据集的99.28％，达到最先进的两个人的表演。