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J-GLOBAL ID：201702282855189584   整理番号：17A1725752

遺伝的アルゴリズムにおける多項式ニューラルネットワークを用いたフィッシングウェブサイト分類器【Powered by NICT】

Phishing websites classifier using polynomial neural networks in genetic algorithm

著者 (1件)： Gayathri S. (Department of computer science, Pondicherry University, Puducherry, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSCN  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズムは,今日ではAI技術における刺激的な進化による計算科学における数学モデルのグループである。これらのアルゴリズムは,特定の問題に対する解を符号化することにより簡単な染色体組換え演算子を用いたデータ構造を適用して重要な情報を保持している。遺伝的アルゴリズムは,最適化,に適用した問題の範囲は非常に広い。その大域的探索を用いた遺伝的アルゴリズムは,選択,クロスオーバーおよび突然変異のような基本原理を含んでいる。データ構造,アルゴリズムおよびヒト脳吸気は,データの分類のための,ニューラルネットワークを用いて動作する学習のためのが分かった。人工知能(AI)は,分野であり,多くの作業は人間が自然に行った。AI従来法は計算機で使用されているとき,それは複雑な作業であることが証明された。ニューラルネットワーク技術は,プログラムを事例により学ぶことができるルールの内部構造を作成し,マイニング技法とは異なる入力を分類する。本論文では,遺伝的アルゴリズムの改善された多項式ニューラルネットワークを用いたフィッシングWebサイト分類器を提案した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *遺伝的アルゴリズム ,  *多項式 ,  *ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  数学モデル ,  *アルゴリズム ,  突然変異 ,  人工知能 ,  データ構造 ,  ヒト ,  染色体 ,  符号化 ,  内部構造
準シソーラス用語： Webサイト ,  計算科学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  多項式 ,  ニューラルネットワーク ,  分類器