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J-GLOBAL ID：202202290978580382   整理番号：22A0689385

ビッグデータ分析を用いた無人航空機(UAV)侵入検出データ集合における分類アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Classification approaches in unmanned aerial vehicle (UAV) intrusion detection data set by using big data analysis

著者 (2件)： Sivachandran M. (Department of CSE, Bharath Institute of Higher Education and Research, Chennai, India) ,  Krishnakumar T. (Department of CSE, Bharath Institute of Higher Education and Research, Chennai, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 51  号： P1  ページ： 1129-1133  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多層パーセプトロンは,高い精度,すなわち72.7%の精度レベルを生成する。ロジスティック手法は,精度値の81.45%を作り出す。これは他のモデルと比較して最高の精度値である。アルゴリズム,すなわち,Gaussプロセス,線形回帰,多層パーセプトロンおよびSGDは,71から81%の精度値を生成した。多層パーセプトロン方式は,モデルを構築するために0.09秒のような低い時間消費を取り入れて,次のSGD方式は,モデルを造るために0.12sを取り入れて,次に,次のロジスティック方式は,0.18sを取り入れて,次のガウス過程方式は,0.2sを取り入れて,最後に,直線的回帰方式は,モデルを構築するために0.21sのまわりでより多くの時間を取り入れた。直線回帰,多層パーセプトロンは,Gauss過程で最もほぼ再現値を生成した。SGDのようなアプローチのRestは,著者らの最適結果との大きな違いがあり,ロジスティックは,著者らの最適アプローチと非常に低く,広大な差異を有する。AI戦略は,計算支出計画に関する限界,モデル選択のサイクルへのそのような不可避の正確な組み込み,およびモデル改善を拡大度に必要とするために,絶えず増加する数の真のアプリケーションにおいて使用される。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  回帰分析 ,  *データ ,  分類 ,  ロジスティックス ,  精度 ,  Gauss過程 ,  *無人機 ,  応用プログラム ,  モデル ,  多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  モデル選択 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gauss過程 ,  線形回帰 ,  ロジスティックス ,  多層パーセプトロン ,  SGD

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (6件)： データ分析 ,  無人航空機 ,  UAV ,  侵入 ,  データ集合 ,  分類