Đề xuất giải pháp trích chọn đặc trưng cho các thuật toán phân lớp dữ liệu trong kỹ thuật học máy giám sát và ứng dụng hiệu quả vào bài toán phát hiện mã độc
Tác giả: Võ Văn Trường, Trịnh Minh Đức, Lê Khánh Dương, Nguyễn Văn Vinh
Số trang:
Tr. 38-46
Tên tạp chí:
Công nghệ thông tin và Truyền thông
Số phát hành:
Số kỳ 2 tháng 11/2016
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
004
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Thuật toán phân lớp dữ liệu, kỹ thuật học máy, phát hiện mã độc
Chủ đề:
Thuật toán tối ưu
Tóm tắt:
Trình bày một số hướng nghiên cứu trong đó ứng dụng kỹ thuật học máy vào việc phân lớp và phát hiện mã độc. Đề xuất và xây dựng một số giải pháp trích chọn đặc trưng nâng cao hiệu quả và phù hợp cho các bài toán phân lớp dữ liệu. Quá trình được thực nghiệm và phân tích trên các bộ dữ liệu mã độc chỉ ra rằng phương pháp đề xuất cho kết quả phân lớp chính xác và hiệu suất tương đối tốt.
Tạp chí liên quan
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số