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Rilevamento dei valori anomali mediante tecniche di soft computing

Autor: T. Sangeetha

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... Viac o knihe

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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 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.

  • Vydavateľstvo: Edizioni Sapienza
  • Rok vydania: 2024
  • Formát: Paperback
  • Rozmer: 220 x 150 mm
  • Jazyk: Taliansky jazyk
  • ISBN: 9786208074289

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