Rilevamento dei valori anomali mediante tecniche di soft computing - Sangeetha, T;Amalanathan, Geetha Mary
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Con la crescita dell'era digitale, i dati sono ampiamente disponibili e il recupero della conoscenza da questi dati viene effettuato con algoritmi di data mining. Tra i vari algoritmi di data mining, l'individuazione degli outlier è fondamentale, poiché la loro presenza degrada l'efficienza del sistema. La maggior parte della ricerca si è limitata a rilevare gli outlier in un singolo universo con una singola granulazione per dati numerici o categorici. Gli algoritmi di rilevamento degli outlier di apprendimento automatico esistenti funzionano bene per i dati quantitativi, ma non sono…mehr

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Produktbeschreibung
Con la crescita dell'era digitale, i dati sono ampiamente disponibili e il recupero della conoscenza da questi dati viene effettuato con algoritmi di data mining. Tra i vari algoritmi di data mining, l'individuazione degli outlier è fondamentale, poiché la loro presenza degrada l'efficienza del sistema. La maggior parte della ricerca si è limitata a rilevare gli outlier in un singolo universo con una singola granulazione per dati numerici o categorici. Gli algoritmi di rilevamento degli outlier di apprendimento automatico esistenti funzionano bene per i dati quantitativi, ma non sono direttamente applicabili a dati qualitativi, vaghi e imprecisi, il che produce risultati inefficaci. Nel mondo reale esistono anche informazioni ambigue, incerte, incomplete e indeterminate . Questi problemi vengono affrontati in questo lavoro di ricerca utilizzando la teoria degli insiemi grezzi, gli insiemi fuzzy intuitivisti e neutrosofici. La metodologia proposta, basata sull'entropia grezza e sulla densità ponderata, è stata progettata per rilevare gli outlier in vari sistemi informativi. Il valore della densità ponderata per ogni oggetto e attributo è stato determinato per rilevare gli outlier. In questo modo, un oggetto vero non sarà mai trattato come un outlier.
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Autorenporträt
Dr T Sangeetha a obtenu son doctorat à l'Université VIT, Vellore, Inde. Elle a obtenu un M.Tech en CSE à l'Université Dr MGR et un B.Tech à l'Université Anna, Tamilnadu, Inde.Le Dr Geetha Mary A a obtenu son doctorat à l'université VIT de Vellore, en Inde. Elle est titulaire d'un M.Tech en CSE de l'université VIT et d'un B.E de l'université de Madras, Tamilnadu, Inde.