Aktive Systeme sind f r den Umgang mit dynamischen Ereignissen in verschiedenen Bereichen, einschlie lich Gesch ftsprozessen, von entscheidender Bedeutung. In der ersten Arbeit wird eine intelligente Methode vorgestellt, die Integer-Codierung f r die Protokollvorverarbeitung, Bat-Optimierung f r die Merkmalsauswahl und Deep Convolutional Neural Networks f r die Erkennung anormaler Ereignisse verwendet, obwohl CNNs keine r umliche Konsistenz aufweisen. Um dieses Problem zu beheben, implementiert die zweite Arbeit Eclat-basiertes Association Rule Mining (EARM) zur Erkennung und Priorisierung von anormalen Ereignissen, aber es generiert berm ige Kandidatens tze und erfordert umfangreiches Scannen der Datenbank. Die dritte Arbeit verbessert die Vorhersage von Ereignissen in Luft- und Raumfahrtsystemen durch die Integration von Animal Migration Optimization (AMO) mit Association Rule Mining (ARM), wobei Apriori Assoziationsregeln generiert und AMO diese durch Eliminierung von Regeln mit geringem Nutzen verfeinert. F r die numerische Konvertierung wird die One-Hot-Codierung angewandt, die eine effiziente Ereignisableitung gew hrleistet. Dieser strukturierte Ansatz optimiert die Berechnungseffizienz und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit der Ereigniserkennung und die Priorisierung.
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