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Rilevamento delle anomalie utilizzando l'algoritmo Fuzzy C-means di massimizzazione della densità: La logica del sistema di rilevamento delle anomalie utilizzando l'approccio di massimizzazione della densità all'algoritmo di clustering fuzzy c-means. Il flusso di lavoro di un sistema di rilevamento delle anomalie proposto con algoritmo FCM di massimizzazione della densità. Il quadro di rilevamento delle anomalie basato su classificatori ensemble - questo approccio di rilevamento delle anomalie si basa sull'integrazione di più classificatori in modo che la debolezza di un classificatore possa…mehr

Produktbeschreibung
Rilevamento delle anomalie utilizzando l'algoritmo Fuzzy C-means di massimizzazione della densità: La logica del sistema di rilevamento delle anomalie utilizzando l'approccio di massimizzazione della densità all'algoritmo di clustering fuzzy c-means. Il flusso di lavoro di un sistema di rilevamento delle anomalie proposto con algoritmo FCM di massimizzazione della densità. Il quadro di rilevamento delle anomalie basato su classificatori ensemble - questo approccio di rilevamento delle anomalie si basa sull'integrazione di più classificatori in modo che la debolezza di un classificatore possa essere compensata dall'altro classificatore. Il flusso di lavoro del quadro di rilevamento delle intrusioni proposto basato su un classificatore ensemble.
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.