hrcak mascot   Srce   HID

Izvorni znanstveni članak

Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka

Xiaozhen Zhou ; Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310012, China
Shanping Li ; Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310012, China
Cheng Chang ; Zhejiang University, 38 Zheda Road, Hangzhou 310012, China
Jianfeng Wu ; Technology Center of Shanghai Stock Exchange, 528 South Pudong Road, Shanghai 200120, China
Kai Liu ; Technology Center of Shanghai Stock Exchange, 528 South Pudong Road, Shanghai 200120, China

Puni tekst: hrvatski, pdf (1 MB) str. 223-232 preuzimanja: 694* citiraj
APA 6th Edition
Zhou, X., Li, S., Chang, C., Wu, J. i Liu, K. (2014). Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka. Tehnički vjesnik, 21 (2), 223-232. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/120371
MLA 8th Edition
Zhou, Xiaozhen, et al. "Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka." Tehnički vjesnik, vol. 21, br. 2, 2014, str. 223-232. https://hrcak.srce.hr/120371. Citirano 26.02.2021.
Chicago 17th Edition
Zhou, Xiaozhen, Shanping Li, Cheng Chang, Jianfeng Wu i Kai Liu. "Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka." Tehnički vjesnik 21, br. 2 (2014): 223-232. https://hrcak.srce.hr/120371
Harvard
Zhou, X., et al. (2014). 'Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka', Tehnički vjesnik, 21(2), str. 223-232. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/120371 (Datum pristupa: 26.02.2021.)
Vancouver
Zhou X, Li S, Chang C, Wu J, Liu K. Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka. Tehnički vjesnik [Internet]. 2014 [pristupljeno 26.02.2021.];21(2):223-232. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/120371
IEEE
X. Zhou, S. Li, C. Chang, J. Wu i K. Liu, "Algoritam za odabir karakteristika utemeljen na vrijednosti informacije u otkrivanju nepravilnosti u nizovima podataka", Tehnički vjesnik, vol.21, br. 2, str. 223-232, 2014. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/120371. [Citirano: 26.02.2021.]
Puni tekst: engleski, pdf (1 MB) str. 223-232 preuzimanja: 473* citiraj
APA 6th Edition
Zhou, X., Li, S., Chang, C., Wu, J. i Liu, K. (2014). Information-value-based feature selection algorithm for anomaly detection over data streams. Tehnički vjesnik, 21 (2), 223-232. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/120371
MLA 8th Edition
Zhou, Xiaozhen, et al. "Information-value-based feature selection algorithm for anomaly detection over data streams." Tehnički vjesnik, vol. 21, br. 2, 2014, str. 223-232. https://hrcak.srce.hr/120371. Citirano 26.02.2021.
Chicago 17th Edition
Zhou, Xiaozhen, Shanping Li, Cheng Chang, Jianfeng Wu i Kai Liu. "Information-value-based feature selection algorithm for anomaly detection over data streams." Tehnički vjesnik 21, br. 2 (2014): 223-232. https://hrcak.srce.hr/120371
Harvard
Zhou, X., et al. (2014). 'Information-value-based feature selection algorithm for anomaly detection over data streams', Tehnički vjesnik, 21(2), str. 223-232. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/120371 (Datum pristupa: 26.02.2021.)
Vancouver
Zhou X, Li S, Chang C, Wu J, Liu K. Information-value-based feature selection algorithm for anomaly detection over data streams. Tehnički vjesnik [Internet]. 2014 [pristupljeno 26.02.2021.];21(2):223-232. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/120371
IEEE
X. Zhou, S. Li, C. Chang, J. Wu i K. Liu, "Information-value-based feature selection algorithm for anomaly detection over data streams", Tehnički vjesnik, vol.21, br. 2, str. 223-232, 2014. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/120371. [Citirano: 26.02.2021.]

Sažetak
Računalni sustavi postaju sve složeniji i nepravilnosti sustava uveliko utječu na raspoloživost sustava. Učinkovit način za postizanje visoke raspoloživosti sustava je primjena alata za otkrivanje anomalija kako bi se otkrile nenormalne aktivnosti u računalnom sustavu i bile popravljene. Zbog složenosti modernih računalnih sustava mnoge se matrice sustava moraju nadgledati. Zbog toga je multi-dimenzionalnost jedan od najvažnijih zahtjeva u otkrivanju nepravilnosti. Veliki broj matrica povećava vrijeme obrade tehnologije otkrivanja nepravilnosti i smanjuje točnost. Za rješavanje ovog problema mi koristimo vrijednost informacije kako bismo provjerili važnost karakteristika u odnosu na otkrivanje nepravilnosti. Međutim, metoda vrijednosti informacije ne uzima u obzir redundantne karakteristike. Zbog toga se procijenjuju korelacije između karakteristika kako bi se odbacile redundantne karakteristike. U ovom se radu prikazana metoda uspoređuje s drugim metodama odabira karakteristika primjenom niza podataka o nepravilnosti stvarnog sustava. Eksperimentalni rezultati pokazuju da prikazana metoda može učinkovitije podučiti model i točnije otkriti anomalije.

Ključne riječi
informacija-vrijednost; klasifikacija niza podataka; odabir karakteristika; otkrivanje nepravilnosti

Hrčak ID: 120371

URI
https://hrcak.srce.hr/120371

[engleski]

Posjeta: 1.572 *