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Detección de anomalías mediante el algoritmo de maximización de densidad Fuzzy C-means: La justificación del sistema de detección de anomalías utilizando el enfoque de maximización de densidad del algoritmo de clustering fuzzy c-means. El flujo de trabajo de una propuesta de sistema de detección de anomalías con el algoritmo FCM de maximización de la densidad. El marco de la detección de anomalías basada en el clasificador de conjunto - este enfoque de la detección de anomalías se basa en la integración de múltiples clasificadores para que la debilidad de un clasificador pueda ser compensada…mehr

Produktbeschreibung
Detección de anomalías mediante el algoritmo de maximización de densidad Fuzzy C-means: La justificación del sistema de detección de anomalías utilizando el enfoque de maximización de densidad del algoritmo de clustering fuzzy c-means. El flujo de trabajo de una propuesta de sistema de detección de anomalías con el algoritmo FCM de maximización de la densidad. El marco de la detección de anomalías basada en el clasificador de conjunto - este enfoque de la detección de anomalías se basa en la integración de múltiples clasificadores para que la debilidad de un clasificador pueda ser compensada por el otro clasificador. El flujo de trabajo del marco de detección de intrusos propuesto basado en un clasificador de conjunto.
Autorenporträt
Mrs. Ruby Sharma has completed her B.Sc.(Agri) in 2011 and M.Sc.(Agri) in 2013 from Assam Agricultural University, Jorhat, Assam. She has been pursuing her Ph.D. from the same institute in the Department of Horticulture on Hydroponic Floriculture. She has been awarded with INSPIRE fellowship from DST, Govt. of India in 2014.