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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.
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Autorenporträt
La Dra. Ruby Sharma trabaja como profesora asociada en el Instituto de Tecnología y Gestión de la Información, Universidad Guru Gobind Singh Indraprastha, Nueva DelhiEl Dr. Sandeep Chaurasia trabaja como profesor en el Departamento de CSE, Escuela de Computación y T.I. en la Universidad de Manipal Jaipur.