Статья: ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАКСИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА ГИПЕРБОКСА В НЕЧЕТКОМ КЛАССИФИКАТОРЕ ТИПА MIN-MAX С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ (2025)

Читать онлайн

Предложен алгоритм построения нечеткого классификатора типа Min-Max с адаптацией параметра максимального размера гипербокса с помощью регрессионной модели. Модель для нахождения параметра разрабатывалась на основе методов машинного обучения. Для этого предложена система из 38 метапризнаков, характеризующих свойства наборов данных и вычисляемых рекуррентно для обеспечения онлайн-обучения. Проведен вычислительный эксперимент построения классификаторов предложенным алгоритмом для решения таких задач кибербезопасности, как обнаружение спама, обнаружение фишинговых сайтов и обнаружение атак на сетевые ресурсы. В задачах обнаружения спама и фишинговых сайтов предлагаемый алгоритм продемонстрировал статистически значимое увеличение точности по сравнению с алгоритмом классификации типа Min-Max без использования регрессионной модели.

Ключевые фразы: нечеткие классификаторы типа min-max, метапризнаки, РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ, инкрементное обучение, кибербезопасность, автоматический выбор параметров
Автор (ы): Сарин Константин Сергеевич (Sarin K. S.), Коломников Роман Евгеньевич (Kolomnikov R. E.), Ходашинский Илья Александрович (Hodashinskiy I. A.)
Журнал: ДОКЛАДЫ ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Образование
УДК
004.85. Обучение
Для цитирования:
САРИН К. С., КОЛОМНИКОВ Р. Е., ХОДАШИНСКИЙ И. А. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МАКСИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА ГИПЕРБОКСА В НЕЧЕТКОМ КЛАССИФИКАТОРЕ ТИПА MIN-MAX С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ // ДОКЛАДЫ ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. 2025. Т. 28 № 3
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.