Wahrnehmung von Bedrohungen aus der Luft mithilfe von Data Mining

Dieses Buch präsentiert ein Design-Framework, das auf einer zentral skalierbaren Architektur für eine effektive simulierte Wahrnehmung von Bedrohungen aus der Luft basiert. In diesem Rahmen werden Data Mining- und Musterklassifizierungstechniken integriert. Dieses Papier konzentriert sich auf effektive Vorhersagen, indem es sich auf die Wissensbasis stützt und Muster für die Erstellung der Entscheidungsbäume findet. Dieses Framework ist flexibel konzipiert, um sich nahtlos in andere Anwendungen zu integrieren. Die Ergebnisse zeigen die Wirksamkeit ausgewählter Algorithmen und legen nahe, dass mehr Parameter für die Entscheidungsfindung bei Bedrohungen aus der Luft berücksichtigt werden. desto besser ist unser Vertrauen in die Ergebnisse. Um eine genaue Zielvorhersage zu erhalten, müssen wir Entscheidungen über mehrere Faktoren treffen. Mehrere Techniken zusammen helfen dabei, die genaue Bedrohungsklassifizierung zu finden und das Vertrauen in unsere Ergebnisse zu verbessern.

Autorentext

M. Anwar-ul-Haq es profesor en la Foundation University, Islamabad. Completó su Maestría en Ingeniería de Software de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología, Islamabad Pakistán y se graduó del Instituto Ghulam Ishaq Khan, Topi Khyber Pakhtunkhwa, Pakistán. Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje automático y la minería de datos.