Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=segmentation of data samples<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Сухопаров, М. Е.
Сегментирование выборок данных при анализе состояния безопасности устройств Интернета вещей [Текст] = Segmenting data samples for internet of things devices security state analysis / М. Е. Сухопаров, И. С. Лебедев // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2021. - № 3. - С. 130-136 : табл. - Библиогр.: с. 134-135 (12 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Internet of Things -- anomaly detection (computing) -- data security analysis -- information security -- noisy data -- segmentation of data samples -- Интернет вещей -- анализ безопасности данных -- выявление аномалий (вычислительная техника) -- зашумленные данные -- информационная безопасность -- сегментирование выборок данных
Аннотация: Рассмотрена методика сегментирования выборок данных с целью повышения качественных показателей классифицирующих алгоритмов. Она учитывает факторы, которые влияют на изменение диапазонов значений целевых переменных. Выявление воздействий на текущие и предполагаемые ситуаций дает возможность сегментировать выборки данных. В результате чего уменьшаются диапазоны исследуемых переменных и выбросы, убираются зашумленные данные. Описан проведенный эксперимент с использованием разделенной выборки. Получены результаты оценки для каждого классификатора на общей выборке и на сегментах.
The technique of segmenting data samples in order to improve indicators of the classifying algorithms quality is considered. It takes into account the factors that influence the change in the ranges of values of the target variables. Identifying impacts on current and anticipated situations allows for the segmentation of data samples. As a result, the ranges of the studied variables and outliers are reduced, and noisy data is removed. An experiment performed using a split sample is described. The results of the assessment were obtained for each classifier on the general sample and on the segments.

Доп.точки доступа:
Лебедев, И. С.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)