Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "negatywna selekcja" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
On the distance norms for detecting anomalies in multidimensional datasets
O metrykach odległości dla wielowymiarowych zbiorów danych wykorzystywanych w algorytmie selekcji negatywnej o wartościach rzeczywistych
Autorzy:
Chmielewski, A.
Wierzchoń, S. T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341047.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
selekcja negatywna
wykrywanie anomalii
norma Minkowskiego z ułamkowym wykładnikiem
odległość kosinusowa
negative selection
anomaly detection
Minkowski norm
fractional distance metric
Opis:
One of the key parameters of algorithms for anomaly detection is the metric (norm) applied to calculate the distance between every two samples which reflect its proximity. It is especially important when we operate on real-valued high dimensional datasets, i.e. when we deal with the problem of intruders detection in computer networks. As observed, the most popular Euclidean norm becomes meaningless in higher than 15-dimensional space. This means that other norms should be investigated to improve the effectiveness of real-valued negative selection algorithms. In this paper we present results for the following norms: Minkowski, fractional distance and cosine.
Jednym z kluczowych parametrów algorytmów wykrywania anomalii jest metryka (norma) służąca do obliczania odległości pomiędzy dwiema próbkami, która odzwierciedla ich podobieństwo. Jest ona szczególnie istotna w przypadkach operowania na zbiorach o wielu wymiarach takich, z jakimi mamy do czynienia w przypadku wykrywania intruzów w sieciach komputerowych. Zaobserwowano, że najczęściej stosowana norma euklidesowa staje się bezużyteczna w przestrzeniach o wymiarach większych niż 15. Oznacza to konieczność stosowania innych norm, które pozwoliłyby na zwiększenie skuteczności algorytmu selekcji negatywnej o wartościach rzeczywistych. W artykule prezentujemy wyniki uzyskane dla normy Minkowskiego, Lm, przy zmianach parametru m w zakresie (0, 2] oraz dla odległości kosinusowej.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 39-49
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies