Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Искусственный интеллект и науки о данных VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2021) 033962 Слой 5. Выполняет дефаззификацию результатов и приведение их к четкости. Слой 6. Данный слой предназначен для взвешенного суммирования значений предыдущего слоя и формирует единый результат – метку класса. Для эффективного подбора параме...

Название :	Нейронечеткая система классификации инцидентов кибербезопасности в условиях неопределенности
Авторы/Редакторы :	Парфенов Д. И. Болодурина И. П. Забродина Л. С. Жигалов А. Ю.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Нейронечеткая система классификации инцидентов кибербезопасности в условиях неопределенности / Д. И. Парфенов, И. П. Болодурина, Л. С. Забродина, А. Ю. Жигалов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 033962.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466568
Ключевые слова:	ANFIS базы знаний идентификация сетевых атак классификация аномального трафика информационная безопасность лингвистическая неопределенность нечеткие нейронные сети нечеткие правила
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.