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文献
J-GLOBAL ID：202202246906889027
整理番号：22A0862664
ベンチマークUNSWNB15データセットを用いた協調共進化ベース特徴選択による教師付き希少異常検出技術【JST・京大機械翻訳】
A Supervised Rare Anomaly Detection Technique via Cooperative Co-evolution-Based Feature Selection Using Benchmark UNSW_NB15 Dataset
Rashid A. N. M. Bazlur
(School of Science, Edith Cowan University, Joondalup, WA, Australia)
,
Ahmed Mohiuddin
(School of Science, Edith Cowan University, Joondalup, WA, Australia)
,
Islam Sheikh Rabiul
(Department of Computing Sciences, University of Hartford, West Hartford, CT, USA)
資料名：
Communications in Computer and Information Science
(Communications in Computer and Information Science)
巻： 1557 ページ： 279-291 発行年： 2022年
JST資料番号： W5071A ISSN： 1865-0929 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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