ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > كشف التطفل وتصنيفه باستخدام خو...>الوصف

كشف التطفل وتصنيفه باستخدام خوارزمية مستعمرة النمل المثلى

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: بدر، عمر نزار (مؤلف)
مؤلفين آخرين: النزير، مافاظ محسن خليل (م. مشارك) , عبدالله، زينب محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 194 - 209
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 637748
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الإحصائي | علم الخوارزيميات | تكنولوجيا المعلومات | الإنترنت | الخوارزيميات الذكية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: ساهمت الدراسات لمستعمرات النمل في كثير من الخوارزميات الذكائية. ففقد أنتج نموذج المواد العطرية المترسبة من النمل أثناء بحثها عن أقصر طريق لمصدر الطعام عدة خوارزميات أمثلية لإيجاد الطريق الأقصر. ونجحت خوارزميات مستعمرات النمل المثلى في تطبيقها على مسائل الامثلية وخاصة في مسائل التصنيف وتنقيب البيانات. أصبح الإنترنت والشبكات المحلية في كل مكان، هذا الذي اجبر المنظمات على توظيف عدة أنظمة لتراقب أمنية تقنية المعلومات من حوادث التطفل المتزايدة يوما بعد يوم. بإمكان الخوارزميات المعتمدة على النمل أو خوارزميات مستعمرات النمل المثلى ACO أن تطبق في حقل تنقيب البيانات لاستخراج قواعد التصنيف وطبقت بنجاح على مسائل الامثلية الإحصائية. مؤخرا طبق الباحثون خوارزميات مستعمرات النمل في مسائل تصنيف تنقيب البيانات بتقديم خوارزمية تصنيف تدعى Ant-Miner. تعتمد خوارزمية Ant-Miner على سلوك النمل في البحث عن الطعام. الهدف من هذا البحث هو استخدام نظام تصنيف يعتمد على مجتمعات النمل (خوارزمية Ant-Miner) لاستخراج مجموعة من قواعد الكشف والتصنيف، وقد حقق دقة تصنيف واعدة.

Studies of ant colonies have contributed in abundance to the set of intelligent algorithms. The modeling of pheromone depositing by ants in their search for the shortest paths to food sources resulted in the development of shortest path optimization algorithms. Ant colony optimization (ACO) algorithms have been successfully applied to combinatorial optimization tasks especially to data mining classification problem. Internet and local networks have become everywhere. So organizations are increasingly employing various systems that monitor IT security breaches because intrusion events are growing day by day. Ant-based algorithms or ant colony optimization (ACO) algorithms can be applied to the data mining field to extract rule-based classifiers and have been applied successfully to combinatorial optimization problems. More recently, researches applied ACO to data mining classification problems, where they introduced a classification algorithm called Ant-Miner algorithm. The Ant-Miner algorithm is based on the behavior of ants in searching of food. The aim of this paper is to use an Ant Colony-based classification system (Ant_Miner algorithm) to extract a set of rules for detection and classification, and it obtained a hopeful classification accuracy.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.